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為了提高推薦算法評(píng)分預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度，解決冷啟動(dòng)用戶推薦問題，在TrustWalker模型基礎(chǔ)上提出一種基于用戶偏好的隨機(jī)游走模型-PtTrustWalker。首先，利用矩陣分解法對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的用戶、項(xiàng)目相似度進(jìn)行計(jì)算；其次，將項(xiàng)目進(jìn)行聚類，通過用戶評(píng)分計(jì)算用戶對(duì)項(xiàng)目類的偏好和不同項(xiàng)目類下的用戶相似度；最后，利用權(quán)威度和用戶偏好將信任細(xì)化為不同類別下用戶的信任，并在游走過程中利用信任用戶最高偏好類中與目標(biāo)物品相似的項(xiàng)目評(píng)分進(jìn)行評(píng)分預(yù)測(cè)。該模型降低了噪聲數(shù)據(jù)的影響，從而提高了推薦結(jié)果的穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，PtTrustWalker模型在推薦質(zhì)量和推薦速度方面相比現(xiàn)有隨機(jī)游走模型有所提高。
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