【摘 要】
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尽管现有的社会推荐方法,特别是基于矩阵分解的社会推荐方法,取得了一定的推荐效果,但这些方法使用评分数据空间的用户偏好去约束社交关系数据空间的用户偏好,而这两种用户偏
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772448),江苏省自然科学基金(BK20191481)
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尽管现有的社会推荐方法,特别是基于矩阵分解的社会推荐方法,取得了一定的推荐效果,但这些方法使用评分数据空间的用户偏好去约束社交关系数据空间的用户偏好,而这两种用户偏好却处于不同的数据空间,这限制了推荐模型的准确性.为解决这个问题,提出一种使用填充数据的偏好来约束评分数据偏好的学习过程的方法.该方法首先设计一个算法生成填充数据,然后,在概率矩阵分解的过程中约束填充数据偏好的先验分布服从评分数据偏好的先验分布.在四个真实数据集(TrustFilm,Ciao,MovieLens 1m和Jester)上测试的结果
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