信任增强的矩阵分解协同过滤推荐算法
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更新于2024-09-06
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"这篇论文研究了一种新的协同过滤推荐算法,该算法结合了信任和矩阵分解,旨在解决传统协同过滤算法中的稀疏性和冷启动问题。通过对用户评分值的分析来计算隐式信任,并利用信任传播来处理间接信任。同时,通过动态因子将显式和隐式信任整合进SVD算法中,以提升推荐的准确性和对新用户的适应性。实验结果表明,该方法在FilmTrust数据集上的表现优于其他矩阵分解推荐算法,尤其在冷启动用户的评分预测上表现出色。"
详细知识点说明:
1. **协同过滤推荐算法**: 协同过滤是一种基于用户行为历史和物品属性的推荐策略,它通过找出具有相似兴趣或购买历史的用户,为当前用户推荐他们可能感兴趣但还未接触过的物品。然而,协同过滤存在数据稀疏性和冷启动问题,即新用户或新物品缺少评价数据,导致推荐效果不佳。
2. **稀疏性问题**: 在大规模数据集中,用户-物品交互矩阵往往非常稀疏,大部分元素为零,这使得基于用户行为模式的推荐变得困难,因为可供分析的用户行为数据有限。
3. **冷启动问题**: 新用户或新物品由于缺乏历史行为数据,推荐系统难以准确预测其喜好,因此难以提供有效的个性化推荐。
4. **矩阵分解**: 矩阵分解,特别是奇异值分解(SVD),是推荐系统中常用的技术,它可以挖掘隐藏在稀疏矩阵中的潜在特征,从而提高推荐精度。然而,原始SVD的计算复杂度高,且需要填充缺失值,这限制了其在推荐领域的应用。
5. **Funk-SVD与SVD++**: Funk-SVD是对SVD的改进,减少了对缺失值的依赖,而SVD++则进一步结合了用户和物品的偏置项,提高了推荐的准确性。
6. **信任信息**: 信任信息可以增强推荐系统的可信度,通过考虑用户之间的信任关系,可以更准确地理解用户的偏好。显式信任是指用户明确声明的信任关系,而隐式信任则基于用户行为模式推断出来。
7. **本文贡献**: 提出了一种新的推荐算法,它结合了显式和隐式信任,并通过动态因子将信任信息融入SVD,解决了传统协同过滤中的信任获取难题,同时改善了冷启动问题。
8. **实验验证**: 在FilmTrust数据集上的实验结果显示,提出的算法在预测效果上优于其他矩阵分解方法,尤其是在预测新用户评分方面表现突出。
9. **应用前景**: 这种基于信任和矩阵分解的协同过滤算法对于优化推荐系统,提高用户体验,特别是在电子商务、社交媒体等领域具有广阔的应用前景。
2021-04-02 上传
2019-08-18 上传
2019-08-16 上传
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