一种基于社交网络友情度的个性化推荐算法

作     者：董辉 盛魁 张继美 DONG Hui;SHENG Kui;ZHANG Jimei

作者机构：亳州职业技术学院安徽亳州236800 

基　　金：安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2018A0887 KJ2016A493 KJ2015A417 KJ2014A171) 安徽省高校振兴计划优秀青年人才支持计划项目(gxyq ZD2016529) 安徽省亳州市科技创新团队项目(亳组21号) 安徽省亳州市产业创新团队项目(亳组20号-2) 

出 版 物：《武汉工程大学学报》 (Journal of Wuhan Institute of Technology)

年 卷 期：2018年第40卷第4期

页      码：455-461页

摘      要：针对社交网络服务中传统个性化推荐系统的推荐性能和满意度低的问题,在分析社交网络服务中影响个性化推荐各种因素的基础上,引入社交网络用户关系亲密度度量方式——友情度及其三要素,并给出它们的计算方法。研究大型社交数据的用户主题兴趣和各类相似度,设计了一种基于友情度的个性化推荐系统,以提高社交大数据复杂环境下推荐精度及质量,提高用户对推荐结果的满意度。通过实验分析证实了所提出个性化推荐系统比基于PCC和JMSD算法等传统推荐系统的性能更优越,且推荐结果质量要高。最后给出了未来的研究方向。

主 题 词：社交网络 协同过滤 相似度 个性化推荐 友情度 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1674-2869.2018.04.021

馆 藏 号：203307103...