Pre-study: Trust and Smart Prediction Using Social Relationships for Effective Recommendation Systems

Taewan Noh; Hayoung Oh

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자료유형: 학술저널

저자정보: Taewan Noh (Seoul National University) Hayoung Oh (Soongsil University)

저널정보: 한국산학기술학회 SmartCR Smart Computing Review 제5권 제5호

발행연도: 2015.10

수록면: 463 - 468 (6page)

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Trust prediction in social networks has become an important issue, since an increasing number of online users spend time on the services that are provided. Either a similarity or a social relationship is used to predict a trust relationship among users, and our proposed method shows that both can be simultaneously used to incorporate a prediction with low-rank matrix factorization. Our experiment uses Epinions"s movie ratings and the review ratings of a famous movie site as a dataset to compare the new method with a random method, which generates a trust relationship randomly, according to prediction accuracy. The results show that 1) the new method has higher accuracy, and that 2) the prediction accuracy remains constant instead of increasing when the number of test subjects increases.

#recommendation systems #social networks #social relationships #trust prediction

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