公开(公告)号：CN114154902B

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202111500966.8

申请日：2021-12-09

Applicant: 郑州轻工业大学

Inventor： 陈锐 ,  张建伟 ,  崔建涛 ,  马军霞 ,  蔡增玉 ,  谷培培 ,  马源 ,  宁浩田 ,  梁维德 ,  彭嘉怡

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q50/00 ,  G06N7/01

Abstract: 本发明涉及一种融合用户社会地位的隐社交关系反馈技术的推荐方法，根据用户的信任关系构建TrustMF模型，根据PageRank算法获取用户社会地位权重，根据用户评分和信任关系构建USSocialMF模型，利用社会标签获取用户权重和项目权重，根据用户权重和项目权重构建TSocialMF模型，训练上述三个模型，利用社交矩阵反馈技术获得用户和项目隐含相似性，构建EISocialMF模型。该推荐方法融合多种社交关系影响因素，可有效缓解数据稀疏和冷启动问题，具有更好的推荐质量，提升推荐准确性，将PageRank算法获取到的用户社会地位关系预测引入基于社交关系反馈的推荐模型，以区分不同社交地位用户的影响力。

公开(公告)号：CN114154902A

公开(公告)日：2022-03-08

申请号：CN202111500966.8

申请日：2021-12-09

Applicant: 郑州轻工业大学

Inventor： 陈锐 ,  张建伟 ,  崔建涛 ,  马军霞 ,  蔡增玉 ,  谷培培 ,  马源 ,  宁浩田 ,  梁维德 ,  彭嘉怡

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/00 ,  G06N7/00

Abstract: 本发明涉及一种融合用户社会地位的隐社交关系反馈技术的推荐方法，根据用户的信任关系构建TrustMF模型，根据PageRank算法获取用户社会地位权重，根据用户评分和信任关系构建USSocialMF模型，利用社会标签获取用户权重和项目权重，根据用户权重和项目权重构建TSocialMF模型，训练上述三个模型，利用社交矩阵反馈技术获得用户和项目隐含相似性，构建EISocialMF模型。该推荐方法融合多种社交关系影响因素，可有效缓解数据稀疏和冷启动问题，具有更好的推荐质量，提升推荐准确性，将PageRank算法获取到的用户社会地位关系预测引入基于社交关系反馈的推荐模型，以区分不同社交地位用户的影响力。