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结合社会网络信息与概率矩阵分解加强推荐性能

作者(年代):回族,云,小君,勇

本文探讨社会问题的协同过滤推荐项目感兴趣的用户在社交网络环境。许多社交网络获取节点之间的关系通过信任分数标签边缘。节点的偏见表示信任倾向/不信任其邻国和真实性密切相关。它是基于高度偏见节点的想法,建议应该被删除。在本文中,我们提出一个基于模型的方法建议使用矩阵分解从每个链接去除偏见节点后,自然融合用户的品味和信任的朋友的支持。实证分析的大型数据集证明我们的方法比其他state-ofthe——艺术的方法