【摘 要】
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社会经济及电子商务的快速发展,为消费者带来了很多的便利的同时,也带来了“信息过载”的问题。协同过滤由于具有:对用户干扰较小、易于实现等优势,是推荐系统中最先进的方法之一,但仍存在数据稀疏、可扩展性以及冷启动问题。考虑到现实生活中,人们更倾向于接受信任的好友推荐的物品,结合信任关系信息,能进一步提高用户接受度。但显式信任信息出于隐私较难获取,且由于中用户较多,数据十分稀疏。因此,如何基于在线评分和社
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社会经济及电子商务的快速发展,为消费者带来了很多的便利的同时,也带来了“信息过载”的问题。协同过滤由于具有:对用户干扰较小、易于实现等优势,是推荐系统中最先进的方法之一,但仍存在数据稀疏、可扩展性以及冷启动问题。考虑到现实生活中,人们更倾向于接受信任的好友推荐的物品,结合信任关系信息,能进一步提高用户接受度。但显式信任信息出于隐私较难获取,且由于中用户较多,数据十分稀疏。因此,如何基于在线评分和社会化标签帮助用户进行产品推荐是一个值得关注并且具有现实意义的研究课题。基于此,本文对基于在线评分和社会化标签的协同过滤推荐方法进行了以下几个方面的研究工作:（1）给出基于在线评分和社会化标签的协同过滤推荐方法的研究框架。具体地,给出了基于在线评分和社会化标签的协同过滤推荐问题的描述和研究框架。（2）提出基于在线评分和社会化标签的隐式信任网络的构建方法。本文首先从三个维度计算用户相似度;然后计算基于社会化标签的用户相似度;最后计算基于在线评分和社会化标签的综合相似度,并构建隐式信任网络。（3）提出基于隐式信任网络和帕累托占优的协同过滤推荐方法。本文首先计算初始预测评分的置信度;然后基于帕累托占优寻找可代表性邻居用户集合;最后基于时间衰减的计算最终预测评分。（4）给出基于MovieLens网站的电影推荐的应用研究。将本文的研究成果应用到基于基于MovieLens网站的电影推荐问题中,以此说明了本文提出方法的可行性以及适用性。本文提出的基于在线评分和社会化标签的协同过滤推荐方法可以用于解决现实中信息过载导致的消费者无法快速而准确的进行购买决策制定的问题,为基于隐式信任网络的推荐方法相关研究奠定了 一定的基础。
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