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知识网络社区中基于声誉的协同过滤推荐技术研究
  • ISSN号:1000-7490
  • 期刊名称:《情报理论与实践》
  • 时间:0
  • 分类:F293.3[经济管理—国民经济]
  • 作者机构:[1]武汉大学信息管理学院,湖北武汉430072
  • 相关基金:本文为教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“商品评论源信息获取方法与技术研究”(项目编号:14JJD870002)和国家自然科学基金项目“泛在环境下基于情境感知的信息多维推荐服务模型与实现研究”(项目编号:71103136)的成果之一.致谢:李马宁参与了实验数据预处理阶段代码的部分编写工作,为本文完成提供了支持,在此表示感谢!
中文摘要:

文章模拟用户的打分过程,利用信任来改进用户评分。同时研究用户声誉在资源选择过程中的作用,与项目的声誉结合来解决同质资源泛滥的问题。实验结果显示,本文提出的基于声誉的协同过滤推荐方法能更准确地反映用户的偏好情况和资源的质量,从而提高推荐的准确率。

英文摘要:

The paper simulates users' grading process and improves scores with trust. The paper also researches on the influence of user reputation in the process of selecting resources and combines the item reputation to solve the overflow problem of homogeneous resources. The experimental result shows that the reputation-based collaborative filtering recommendation method can reflect users' preference as well as resource' s quality accurately, thereby improving the precision of recommendation.

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期刊信息
  • 《情报理论与实践》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国兵器工业集团公司
  • 主办单位:中国国防科学技术信息学会 中国兵器工业集团第二一零研究所中国兵器工业第二一0研究所
  • 主编:王忠军
  • 地址:北京2413信箱10分箱
  • 邮编:100089
  • 邮箱:ita@onet.com.cn
  • 电话:010-68961793 68963306
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7490
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1762/G3
  • 邮发代号:82-436
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国人文社科核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:26785