基于多社交数据源的协同推荐方法研究.pdf

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1、研究与开发基于多社交数据源的协同推荐方法研究王瑞琴’，潘俊，李一啸。(1．湖州师范学院信息与控制技术研究所湖州313001；2．温州大学建模与数据挖掘研究所温州325035；3．浙江财经大学信息学院杭州310018)摘要：协同过滤推荐作为一种有效的推荐方法，普遍存在数据稀疏性和冷启动问题，利用社交网络的多项数据源对协同推荐方法进行了改进。为了克服评分矩阵的稀疏性问题，提出结合用户评分相似度和用户信任度选择推荐邻居，同时对用户相似度计算进行了改进；提出了一种简单有效的信任推理方法，能够识别出用户间隐

2、含的间接信任关系，进一步缓解了数据稀疏性问题；为了解决推荐系统的冷启动问题，提出综合利用项目的类型属性信息和领域专家信息进行联合推荐。实验结果表明，提出的改进策略非常有效，在精度和召回率方面都较已有方法具有明显改善。关键词：社交网络；个性化推荐；信任推理；多数据源；领域专家doi：10．119590．issn．1000—0801．2015113ResearchonCollaborativeRecommendationMethodBased0nMultipleDataSourcesofSocialN

3、etworkWangRuiqin，PanJun，LiYixiao0(1．InstituteofInformationandContmlTechnology，HuzhouUniversity，Huzhou313001，China；2．InstituteofBusinessModelingandDataMining，WenzhouUniversity，Wenzhou325035，China；3．SchoolofInformation，ZhejiangUniversityofFinanceandEcon

4、omics，Hangzhou3100l8，China)Abstract：Asanefectiverecommendationmethod，collaborativefilteringtypicallyhasthedatasparsityandcold-startproblems．Itwasproposedthatusingmuhipledatasourcesofsocialnetworktoovercometheaboveproblems．Firstofall，boththeratingsimil

5、arityandthesocialtrustbetweenuserswereconsideredtoresolvethedatasparsityproblem．Thenasimpleandefectivetrustreasoningmethodwasproposedtoidentifytheimplicittrustrelationshipbetweenusers．Inordertosolvethecold-startproblem，informationofthecategoryofitemsa

6、nddomainexpertswasusedforjointrecommendation．Experimentalresuhsshowthattheproposedalgorithmhassignificantlybetterprecisionandrecallthanexistingmethods．Keywords：socialnetwork，personalizedrecommendation，trustinference，multipledatasource，domainexpert收稿13

7、期：2015—03—07：修回日期：2015—04—29基金项目：国家自然科学基金资助项目(No．61402336，No．61403338)，国家教育部科学基金资助项目(N0．14YJczH152)，浙江省自然科学基金资助项目(No．LQ12F02008)，浙江省科技计划基金资助项目(No．2013C31138，No．2012C33086)FoundationItems：TheNationalScienceFoundationofChina(No．61402336，No．61403338)，Sci

8、enceFoundationofMinistryofEducationofChina(No．14YJCZH152)，ZhejiangProvincialNaturalScienceFoundation(No．LQ12F02008)，ZhejiangProvincialTechnologyProgram(No．2013C31138，No．2012C330861论文引用格式：王瑞琴，潘俊，李一啸．基于多社交数据源的协同推荐方法研究．电信科学，2015113WangRQ，PanJ，J』i