一种带偏置的专家信任推荐算法

作     者：王建芳 刘冉东 刘永利 WANG Jian-fang;LIU Ran-dong;LIU Yong-li

作者机构：河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000 

出 版 物：《小型微型计算机系统》 (Journal of Chinese Computer Systems)

年 卷 期：2018年第39卷第2期

页      面：287-291页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61202286)资助 河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目(2015GGJS-068)资助 河南省高等学校重点科研项目(15A520074)资助 

主　　题：专家算法 专家信任 偏置信息 预测准确度 

摘      要：针对传统基于用户的协同过滤推荐算法较少考虑信任对象所处环境的实时变化,评价项目较少用户的评分预测准确度不高的问题,提出一种带偏置的专家信任推荐算法.为使对象之间的信任度得到较好的量化,合理预测用户评分,首先利用专家的评价可信度、活跃度、评价偏差度计算得到专家的信任值.其次在形成评分的过程中把改进专家算法与用户、项目偏置算法相融合,充分利用偏置信息,以便获得更加客观的预测评分.最后实验结果表明在不同数据集上相比于传统的推荐算法,该算法在评价项目较少用户的预测准确度方面有显著提高.