2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、基于信任的推薦技術(shù)已經(jīng)成為當(dāng)前推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。為了更準(zhǔn)確地描述社交網(wǎng)絡(luò)中的信任關(guān)系以提高推薦的準(zhǔn)確性,本文主要研究一個(gè)基于社交網(wǎng)絡(luò)和用戶評(píng)分信息的信任模型以及一個(gè)基于信任網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)隨機(jī)游走策略并引入用戶領(lǐng)域權(quán)威性的推薦模型。
  本文主要工作有:
  (1)提出了基于社交網(wǎng)絡(luò)和用戶評(píng)分信息的SRNT信任模型,通過(guò)計(jì)算用戶在不同領(lǐng)域的用戶領(lǐng)域交互強(qiáng)度以及其他用戶在相關(guān)領(lǐng)域的用戶領(lǐng)域信譽(yù)度,綜合得出直接信任度,并設(shè)計(jì)

2、了信任路徑上信任傳遞的計(jì)算方法。
  (2)引入SRNT信任模型改進(jìn)了TrustWalker推薦模型的隨機(jī)游走過(guò)程,設(shè)計(jì)了一個(gè)基于信任網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)隨機(jī)游走策略的推薦模型SRNT-ReferentialUserWalker,相對(duì)于TrustWalker模型,提高了推薦的準(zhǔn)確性和覆蓋率。
  (3)引入用戶領(lǐng)域權(quán)威性改進(jìn)了SRNT-ReferentialUserWalker模型的評(píng)分預(yù)測(cè)過(guò)程,提出了SRNTA-Referentia

3、lUserWalker模型,進(jìn)一步提高了推薦的準(zhǔn)確性。
  (4)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)了基于SRNTA-ReferentialUserWalker推薦模型的原型推薦系統(tǒng)。
  本文的主要成果有:
  (1)綜合用戶在不同領(lǐng)域的用戶領(lǐng)域交互強(qiáng)度以及其他用戶在相關(guān)領(lǐng)域的用戶領(lǐng)域信譽(yù)度的直接信任度計(jì)算方法。
  (2)基于信任網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)隨機(jī)游走策略并引入用戶領(lǐng)域權(quán)威性的推薦模型SRNTA-ReferentialUserWalke

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