基于链路预测的有向互动影响力和用户信任的推荐算法
Recommendation algorithm based on link prediction for directed interaction influence and user trust
上海理工大学 管理学院, 上海 200093
摘要
针对传统推荐算法存在忽视社交网络结构紧密强度对用户信任传递的影响和缺乏社交心理解释等问题，提出基于链路预测的有向性互动影响力和用户信任的推荐算法。首先利用融合用户偏好行为和社交圈的综合相似度识别出目标用户的相似朋友圈；其次通过结合节点引力指数和有向性影响因子获得目标用户之间的有向性互动影响力，再利用由有向性互动影响力和用户评分信任得出的综合用户信任值在目标用户的相似朋友圈中寻找出值得信任的相似用户集合，有效提高了推荐的精确性，最后产生推荐。结果表明，所提推荐方法较之前的社会网络推荐算法在性能上具有显著提高。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(7177411)
国家教育部人文社会科学基金资助项目(19YJAZH064)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.10.0801
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1349-1353
文章编号: 1001-3695(2020)05-013-1349-05
发布历史
[2020-05-05] 印刷出版
引用本文
魏映婷, 倪静. 基于链路预测的有向互动影响力和用户信任的推荐算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (5): 1349-1353. (Wei Yingting, Ni Jing. Recommendation algorithm based on link prediction for directed interaction influence and user trust [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (5): 1349-1353. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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