7
Vol. 46 No. 7
Jul. 2018
第
期
电
子
学
报
2018
7
ACTA ELECTRONICA SINICA
年
月
一种基于云模型的社交网络推荐系统评分
预测方法
, , , ,
肖云鹏 孙华超 戴天骥 李 茜 李 暾
(
,
重庆邮电大学网络与信息安全技术重庆市工程实验室 重庆
400065)
:
,
本文针对评分预测中用户评分主观性及评分数据稀疏带来的预测不准确问题 围绕社交推荐的特点
,
摘
要
. , , ,
设计实现一种社交网络评分预测方法 首先 针对评分主观性问题 引入并优化相关云模型理论 提出采用综合云模型
. , ,
生成评分标准并转化用户评分的方法 其次 针对预测不准确问题 通过引入隶属度达到数据降维和目标用户定位的
, , ,
作用 同时考虑到社交网络用户关系对评分结果的影响 分别利用社交关系及相似群体建立两个评分预测模型 并基
. , ,
于高斯变换融合两部分预测结果生成预测评分 实验表明 该方案不仅克服了用户评分主观性 同时有效改善了用户
.
评分数据稀疏情况下传统预测方法准确度偏差的问题
:
;
;
;
关键词
中图分类号
URL: http: / /www. ejournal. org. cn
社交网络 推荐系统 评分预测 云模型
:
TP393
:
A
: 0372-2112 ( 2018) 07-1762-06
DOI: 10. 3969 /j. issn. 0372-2112. 2018. 07. 032
文献标识码
文章编号
电子学报
A Rating Prediction Method Based on Cloud Model in Social
Recommendation System
XIAO Yun-peng,SUN Hua-chao,DAI Tian-ji,LI Qian,LI Tun
( Chongqing Engineering Laboratory of Internet and Information Security,
Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,China)
Abstract: Focusing on the issues of rating prediction such as subjectivity of user rating and inaccurate prediction
caused by rating sparsity,a rating prediction method is proposed by introducing the characteristics of social recommendation.
Firstly,aiming at the subjective of user rating,we introduce and optimize the cloud model theory. Then,a method to generate
rating standard by synthetical cloud model and transform user rating under the standard is proposed. Secondly,to deal the
problem of inaccurate score prediction caused by data sparseness,data dimension reduction and target user location are a-
chieved by introducing membership degree. And taking into account that user rating can be affected by their social relation-
ship,we try to learn two rating prediction models by respectively using social relationships and similar groups. Finally,the
rating value is obtained by using Gauss transform to combine the two prediction models. Experimental results show that our
method not only overcomes subjectivity of user rating,but also alleviates the poor accuracy caused by rating sparsity problem
in traditional rating prediction methods.
Key words: social network; recommendation system; rating prediction; cloud model
,
进型尽管在预测精度上取得了较好的效果 但仍然存
1
引言
在着评分主观性以及评分数据稀疏导致的预测不准
[4 ~ 6]
互联网时代推荐系统可以有效帮助用户进行信
.
,
为了消除评分主观性的影响 研究者们
确问题
, .
息过滤 同时满足用户对信息的个性化需求 推荐技
. [7]
对此进行了研究 文献 在隐语义模型的优化函数
. [8]
中加入用户偏置参数和物品偏置参数 文献 针对
,
术最初是从协同过滤发展而来的 协同过滤主要处理
[1,2]
,
同行评审系统中 评分主观性造成的不公平最终决
.
,
目前 协同过滤的发展已从单
的是评分预测问题
,
定 提出了一种被称作
CONCERT
的上下文感知审稿
纯利用用户和物品信息预测评分到加入辅助信息来
[3]
. ,
人交叉分配方法 上述文献虽对评分做出了调整 但
.
提高模型的预测精度
现有的评分预测方法及其改
: 2017-08-07;
: 2018-02-10;
:
责任编辑 李勇锋
收稿日期
修回日期
:
基金项目 国家
973
( No. 2013CB329606) ;
( No. 61772098) ;
( No. cstc2017zdcy-
重庆市重点研发项目
重点基础研究发展计划
国家自然科学基金
zdyf0299,No. cstc2017zdcy-zdyf0436) ;
( No. cstc2017jcyjAX0099)
重庆市基础科学与前沿技术研究项目
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