基于评分可靠性的跨域个性化推荐方法

摘要 在跨域推荐系统中，存在某些用户对所购买的物品进行随意评分的情况。由于对物品进行随意评分的用户的数量较少，当该物品的评分数量较多时随意评分对推荐效果的影响较小，但是当该物品的评分数量较少时，随意评分会对推荐效果产生较大的影响。针对这个问题，提出一种基于评分可靠性的跨域个性化推荐方法。该方法针对不同的评分可靠性，为用户设置不同的阈值。当将辅助域的数据向目标域迁移时，如果用户进行评分的某物品的评分数量低于该用户的阈值，则不将该用户对该物品的评分数据迁移到目标域，否则进行迁移，以此减少随意评分对推荐效果的影响。实验结果表明，整体上，与为所有用户设置统一的阈值和不为用户设置阈值的跨域推荐相比，所提方法具有更高的预测评分的准确度