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协同过滤推荐系统中孤独用户冶问题研究
第34卷摇 第6期 情摇 报摇 杂摇 志 Vol.34摇 No.6
2015年6月 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 JOURNAL OF INTELLIGENCE摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 June摇 2015
协同过滤推荐系统中“孤独用户冶问题研究
———基于社会网络分析
吴 晓 飞
(西南财经大学工商管理学院摇 成都摇 610000)
摘摇 要摇 随着电子商务的发展,推荐系统已成为最重要的技术之一。 针对传统协同过滤推荐算法的“孤独用户冶问
题,提出了一种融合了社会网络分析的方法来解决此问题。 即通过SNA 的度中心性来将数据集分为“孤独用户冶和
“非孤独用户冶组,不同的相似度测量和推荐方法被应用到两个数据组。 实验表明,相对于传统的协同过滤算法,该
方法能够显著提高推荐系统的性能,有效缓解“孤独用户冶带来的问题。
关键词摇 电子商务摇 协同过滤摇 推荐系统摇 社会网络分析摇 孤独用户
中图分类号摇 C931摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 文献标识码摇 A摇 摇 摇 摇 摇 摇 文章编号摇 1002-1965(2015)06-0169-05
DOI摇 10.3969/j.issn.1002-1965.2015.06.030
Leveraging Social Network Analysis Approaches to Solve the Black-sheep
Users Problem in Collaborative Filtering Recommendation Systems
Wu Xiaofei
(School of BusinessAdministration,Southwest University of Finance and Economics,Chengdu摇 610000)
Abstract摇 Withthedevelopmentofelectroniccommerce,recommendation systemhasbecomeoneofthemostimportanttechnologies. To
solve the black sheep users problem in collaborative filtering recommendation systems,social network analysis approaches is applied:
Through calculating degree centrality of each node,the dataset isdividedintotwopartsofblack sheep andnon-black sheep based on the
degree centralityoftheusers. ThisstudyempiricallyshowsthatthecharacteristicsofdatasetcanaffecttheperformanceofCFrecommenda鄄
tion systems;the method proposed can be useful for solving the black sheep problem.
Key words摇 E-commerce摇 collaborative filtering摇 recommendation system摇 social network analysis摇 black sheep user
户技术,其前提假设之一便是每个用户总是能找到和
0摇 引摇 言
他有相似兴趣喜好的其他用户。 然而,现实情况却是
由于各种信息的爆发式增长,使得缩短消费者的
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