知识网络社区中基于声誉的协同过滤推荐技术研究
2015-05-13分类号:TP391.3
【部门】武汉大学信息管理学院
【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。
【关键词】知识网络 网络社区 用户 协同过滤 信息推荐
【基金】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); 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
【所属期刊栏目】情报理论与实践
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