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融合信任关系的协同过滤推荐算法改进研究  
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【英文篇名】 A Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on Trust Relationship
【下载频次】 ★★
【作者】 王艳; 王移芝;
【英文作者】 WANG Yan; WANG Yi-zhi; School of Computer and Information Technology; Beijing Jiaotong University;
【作者单位】 北京交通大学计算机与信息技术学院;
【文献出处】 计算机与现代化 , Computer and Modernization, 编辑部邮箱 2016年 12期  
期刊荣誉：ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 资源推荐; 协同过滤; 相似度; 信任度;
【英文关键词】 resources recommend; collaborative filtering; similarity; trust degree;
【摘要】 随着网络技术和多媒体技术的发展,网络上教学资源的规模变得十分庞大,如何根据学习者的需要推荐其感兴趣的资源成为近年来研究的热点。然而,目前基于协同过滤的推荐算法较少考虑推荐用户与目标用户之间的信任关系,难以抵抗推荐用户的恶意推荐,无法保证推荐结果的可信性与精确度。针对这些问题,在传统协同过滤算法的基础上引入推荐者之间的信任关系,将传统协同过滤算法中的用户相似度与用户信任度进行线性加权组合,提出融合信任关系的协同过滤算法。仿真实验结果表明,与传统协同过滤推荐算法相比,该方法不仅提高了推荐的精确度,还能保证推荐结果的可信性,能更好地抵制恶意推荐。
【英文摘要】 With the development of network technology and multimedia technology,the scale of the teaching resources on the network becomes pretty large. How to recommend the resources to the learners according to the needs of the learners has become a hot issue in the recent years. However,because of the collaborative filtering recommendation algorithm taking the trust relationship between the users and target users so less,it is difficult to resist the recommendation of malicious users,and ensure the credibility and ...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(K13A300050)
【更新日期】 2017-02-03
【分类号】 TP391.3
【正文快照】 0引言互联网的飞速发展促进了我国教学方式改革,推动了网络教学方式发展。开放课程呈现出新趋势——大规模网络开放课程(MOOC,直接翻译为“大规模开放在线课程”[1-2])兴起,使开放课程摆脱了传统视频课程的不足,互动与交流成为课程的重要内容。截止到现在,中国大学MOOC联合54所

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