Resumen

El algoritmo de recomendación de difusión masiva tradicional solo se basa en la relación de colección de objetos de los usuarios, lo que resulta en un bajo rendimiento de recomendación para usuarios con pocas compras (es decir, usuarios de bajo grado), y es difícil equilibrar la precisión y la diversidad del sistema de recomendación. Este documento introduce la relación de confianza en el proceso de asignación de recursos del algoritmo de difusión masiva tradicional y propone el modelo de Difusión Masiva de Doble Ala (DWMD), que construye un grafo de doble ala basado en relaciones de confianza y relaciones de colección de objetos. La confianza implícita se extrae de acuerdo con la estructura de red de la relación de confianza e se integra en el proceso de asignación de recursos, y luego se fusionan los efectos positivos de la reputación del objeto en una recomendación a través de parámetros de escala ajustables. El usuario controla el parámetro de escala ajustable para lograr el mejor rendimiento de recomendación. Los resultados experimentales muestran

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Tradicional; Algoritmo de difusión masiva; Relación de confianza; Rendimiento de la recomendación; Relaciones de colección de objetos; Grafo de doble ala
• Keywords:Traditional; Mass diffusion algorithm; Trust relationship; Recommendation performance; Object collection relationships; Dual wing graph