ABSTRACT Som en av de mest framgångsrika rekommendationstekniker, samarbetsfiltrering ger en användbar rekommendation genom att associera en aktiv användare med en mängd användare som delar samma intressen. Även om vissa resultat har uppnåtts både i teorin och i praktiken, har effektiviteten hos recommender system påverkats negativt av problemen med kallstart och data sparsamhet nyligen. För att lösa ovanstående problem används förtroendeförhållandet mellan användarna i rekommendationssystem för att bygga upp en inlärningsmodell för att ytterligare främja förutsägelsekvaliteten och användarnas tillfredsställelse. De flesta befintliga sociala nätverk-baserade rekommendation algoritmer misslyckas dock med att ta hänsyn till det faktum att användare med olika nivåer av förtroende och bakgrunder, det vill säga användarens sociala status och homofily har olika grader av inflytande på sina vänner. I detta dokument föreslås en ny social matris factorization-baserad rekommendationsmetod för att förbättra rekommendationens kvalitet genom att sammansmälta användarens sociala status och homofilt. Användarens sociala status och homofilt spelar viktiga roller för att förbättra prestandan hos rekommenderade system. Vi bygger först upp en användares förtroenderelationsnätverk baserat på användarsociala relationer och betygsinformation. Sedan beräknas graden av tillit genom trustförökningsmetoden och PageRank-algoritmen. Slutligen är förtroendeförhållandet integrerat i matris factorization-modellen för att exakt förutsäga okända betyg. Den föreslagna metoden utvärderas med hjälp av verkliga dataset inklusive Epinions och Douban dataset. De experimentella resultaten och jämförelserna visar att det föreslagna tillvägagångssättet är överlägset de befintliga sociala nätverkens rekommendationsalgoritmer. INDEX TERMS Rekommenderar system, samarbetsfiltrering, matris factorization, PageRank algoritm, förtroendenätverk.
Användarens sociala status och homofili är sammansmälta till en social matris factorization-baserad metod föreslås REF, där graden av förtroende beräknas av trustförökning metod och PageRank algoritm.
A Novel Social Recommendation Method Fusing User’s Social Status and Homophily Based on Matrix Factorization Techniques
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}