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一种基于云模型的社交网络推荐系统评分预测方法

更新时间:2019-12-24 05:06:16 大小:2M 上传用户:守着阳光1985查看TA发布的资源 标签:云模型 下载积分:1分 评价赚积分 (如何评价?) 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

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,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.


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7
Vol. 46 No. 7  
Jul. 2018  
2018  
7
ACTA ELECTRONICA SINICA  
一种基于模型分  
测方法  
, , , ,  
云鹏 孙华暾  
(
电大学与信息术重庆市工程庆  
400065)  
:
本文测中分数据稀疏不准问题 特点  
, , ,  
实现一种测方法 首先 问题 引入并优化相关模型模型  
, ,  
分标化用的方法 其次 不准问题 通过引入度达数据标用定位的  
, , ,  
考虑分结果影响 模型 并基  
, ,  
结果分 实明 该克服了用了用户  
分数据稀疏情况传统测方法问题  
:
;
;
;
关键词  
中图分类号  
URL: http: / /www. ejournal. org. cn  
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-pengSUN Hua-chaoDAI Tian-jiLI QianLI Tun  
( Chongqing Engineering Laboratory of Internet and Information Security,  
Chongqing University of Posts and TelecommunicationsChongqing 400065China)  
Abstract: Focusing on the issues of rating prediction such as subjectivity of user rating and inaccurate prediction  
caused by rating sparsitya rating prediction method is proposed by introducing the characteristics of social recommendation.  
Firstlyaiming at the subjective of user ratingwe introduce and optimize the cloud model theory. Thena method to generate  
rating standard by synthetical cloud model and transform user rating under the standard is proposed. Secondlyto deal the  
problem of inaccurate score prediction caused by data sparsenessdata 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-  
shipwe try to learn two rating prediction models by respectively using social relationships and similar groups. Finallythe  
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 ratingbut 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  
进型精度上取得了较果 但存  
1
引言  
数据准  
4 ~ 6]  
以有信  
为了们  
问题  
.  
息的技  
7]  
进行研究 文数  
8]  
置参数和对  
术最是从协滤主理  
12]  
决  
的发单  
问题  
出了一种作  
CONCERT  
稿  
用用来  
3]  
,  
但  
模型精度  
现有测方法改  
: 2017-08-07;  
: 2018-02-10;  
:
责任编辑 锋  
收稿日期  
修回日期  
:
基金项目 国家  
973  
( No. 2013CB329606) ;  
( No. 61772098) ;  
( No. cstc2017zdcy-  
庆市研发项目  
研究发划  
国家自然科学基金  
zdyf0299No. cstc2017zdcy-zdyf0436) ;  
( No. cstc2017jcyjAX0099)  
庆市科学与沿研究项目  
1763  
7
:
一种基于模型测方法  
数据限  
性的可以数量合  
X = { x |  
j
一步 数据题  
x = ( x x x )  
ji  
( Ex Ex | En …  
为以数征  
1
j
j1  
j2  
i
1
研究出了模型融  
En | He He )  
i
表示的中  
i = 12n.  
i
1
方 法 分 数 据 稀 疏 问  
2. 2  
合云模型  
9]  
10]  
的表示个概  
3
( SC) ,  
模型 一种可用一  
义  
以及具有量数值的  
为一个较高合概模型  
11]  
应用型  
C ( Ex En He ) C ( Ex En ,  
2
个 一 云  
He ) , SC( C C )  
1
1
1
1
2
2
, ,  
了  
过  
较高父  
2
2
1
传统基于比较性  
C( ExEnHe) .  
为  
12]  
不足 一  
3
基于模型方法  
比较模型的期线实现度  
3. 1  
方法述  
表示 方法分  
, ,  
分标准不一及不准问题 首先 利  
稀疏题 但似  
模型量数值特点 一种  
损失了一信息  
.  
方法 使每个用一个标其次  
2
相关识  
相关理的基考虑因素影响  
2. 1  
模型  
友群模型 并  
1
( FCG) ,  
是从定  
义  
器  
使用高进行测方法  
评  
KMeans  
可以性的值  
( Ex Ex | En …  
1
1
i
En | He He ) ( i = 12n)  
i
化为布  
体系  
中相过  
i
1
( x u )  
i
对  
表示  
1
所示  
i
2
( RCG) ,  
是从定  
义  
器  

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