检索结果-南通市图书馆

计算机与数字工程 2021年第7期49卷 1315-1319,1336页

作者：李君生佳根陈瀛江苏科技大学计算机学院镇江212000

用户之间的社交信息已经被广泛地应用于改进传统的推荐系统。然而,在许多网站,如亚马逊和eBay,没有明确的社交图表可以用来提高推荐性能。因此,在这项工作中,为了使非社交性网站能够采用社交推荐的方法,论文提出了一个通用的框架,根据... 详细信息

用户之间的社交信息已经被广泛地应用于改进传统的推荐系统。然而,在许多网站,如亚马逊和eBay,没有明确的社交图表可以用来提高推荐性能。因此,在这项工作中,为了使非社交性网站能够采用社交推荐的方法,论文提出了一个通用的框架,根据用户对所购商品给出的评分和评论来构建一个隐性社交圈。并将这种隐性的社交圈融合到目前已有的显性社交推荐算法中,从而来增强任何没有社交网络的推荐系统的性能。该算法通过皮尔逊相关系数PCC(Pearson Correla⁃tion Coefficient)来分析和提取用户之间的隐性社交圈,并将其融合于基于矩阵分解的社交推荐RS(Social Regularization)算法中,然后在Amazon数据集上进行实验。实验结果表明,该方法比传统的无社会信息推荐方法更有效。

关键词：非社交性隐性社交圈显性社交矩阵分解皮尔逊相关系数社交推荐

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：