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一种基于社交网络信任度的微视频个性化推荐算法.pdf

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本发明提供了一种基于社交网络信任度的微视频个性化推荐算法,属于计算机算法领域。步骤如下:1.利用全局信任度和局部信任的差值计算用户偏差度;2.在传统相似度的计算方法中加入置信度因素;3.利用信任对时间的依赖性,信任网络发生动态地演化;4.创建用户的相似网络和信任络组成的双网络时域演化模型;5.根据DNTDEM的建立,得到一个全新的用户信任网络;6.利用LDA模型对推荐内容进行补充;7.预测的用户应该与其的情感邻居相似,然后通过最小化误差平方值对其进行优化。本发明可以有效识别高质量的新形式的用户生成内容(UGC),并向适当的用户进行推荐;还可以减轻其他用户主观偏见对推荐内容的影响,从而更加客观的向对象用户提供更优质的推荐内容。