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一种基于综合评价信任的社交网络推荐模型构建方法

摘要

本发明涉及一种基于综合评价信任的社交网络推荐模型构建方法,包括如下步骤:初步确认被推荐用户和邻居用户之间的信任关系;建立被推荐用户和邻居用户之间评价相似度信任;建立被推荐用户和邻居用户之间社交关系相似度信任;建立被推荐用户和邻居用户之间PageRank信任;结合上述步骤的结果得到用户间的综合评价信任值。实现了准确地量化社交网络中被推荐用户与邻居用户信任关系的目的。通过这种量化的信任关系,改进了利用用户评价相似度来提供推荐服务的传统推荐模型推荐准确率低的弊端,最大化满足社交网络中被推荐用户个性化推荐的需求。

著录项

  • 公开/公告号CN106126586A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2016-11-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 安徽师范大学;

    申请/专利号CN201610445210.0

  • 申请日2016-06-21

  • 分类号G06F17/30(20060101);G06Q50/00(20120101);

  • 代理机构34107 芜湖安汇知识产权代理有限公司;

  • 代理人马荣

  • 地址 241000 安徽省芜湖市弋江区花津南路安徽师范大学

  • 入库时间 2023-06-19 00:53:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2016-12-14

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20160621

    实质审查的生效

  • 2016-11-16

    公开

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