矩阵分解驱动的混合社交推荐算法：精度与效率提升

本文档深入探讨了"结合矩阵分解的混合型社会化推荐算法"这一主题，针对当前推荐系统在信息过载问题中的重要性进行研究。推荐系统作为应对海量信息的关键工具，特别是在在线社交网络日益普及的背景下，其基于网络的推荐算法研究引起了广泛的关注。然而，传统信任感知的推荐系统往往忽视了用户在不同兴趣领域具有不同的行为偏好。 为了克服这一局限，作者提出了一个新颖的社会化推荐算法——H-PMF（Hybrid Socialized Recommendation Algorithm based on Matrix Factorization）。H-PMF算法考虑了用户间的特定域信任网络，这意味着它不仅依赖于用户对商品或服务的直接评分，还利用了用户在特定兴趣领域的信任关系来增强推荐的准确性。此外，该算法还融合了推荐项目的特征属性信息，这有助于更精确地理解项目的内在价值和用户的潜在喜好。 论文的研究背景是在2017年1月15日收到投稿，并在同年2月23日进行了修订，得到了重庆市研究生科研创新基金的资助。主要作者杨丰瑞教授以及刘彪和杜托两位硕士研究生共同参与了这项工作，他们的研究方向涵盖了通信新技术应用、数据处理、大数据和数据挖掘等领域。 H-PMF算法的实验结果显示，在评分误差和推荐精度方面，它表现出显著的优势。这种算法的引入有助于提升推荐系统的性能，使得推荐结果更加个性化和精准，从而更好地满足用户在不同兴趣领域的需求，进一步提高了用户体验。因此，论文的研究对于改进当前推荐系统、提升用户满意度以及应对信息过载问题具有重要的理论和实践价值。