En rad olika betygsbaserade rekommendationsmetoder har studerats ingående, bland annat de välkända samarbetsfiltreringsmetoderna och vissa nätverksspridningsbaserade metoder, men sociala förtroenderelationer beaktas inte tillräckligt när rekommendationer lämnas. I detta dokument bidrar vi till litteraturen genom att föreslå en förtroendebaserad rekommendationsmetod, CosRA+T, efter att ha integrerat informationen om förtroenderelationer i resursfördelningsprocessen. Särskilt används en kvantifierbara parameter för att skala upp de resurser som mottagits av betrodda användare innan omfördelning tillbaka till objekten. Intressant nog finner vi en optimal skalningsparameter för den föreslagna CosRA+T-metoden för att uppnå sin bästa rekommendationsnoggrannhet, och det optimala värdet verkar vara universellt under flera utvärderingsmått över olika datauppsättningar. Dessutom tyder resultaten av omfattande experiment på de två verkliga betygsuppsättningarna med förtroenderelationer, Epinions och FriendFeed, på att CosRA+T har en anmärkningsvärd förbättring av övergripande noggrannhet, mångfald och nyhet. Vårt arbete rör sig ett steg mot att utforma bättre rekommendationsalgoritmer genom att använda flera resurser av social nätverksinformation.
I Chen och Gao Ref föreslog författarna en förtroendebaserad rekommendationsmetod som integrerar information om förtroenderelationer i resursfördelningsprocessen.
A trust-based recommendation method using network diffusion processes
{'venue': 'Physica A 506 (2018) 679-691', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Physics']}