近日，我院陈思超博士以第一作者身份在SCI期刊Expert Systems with Applications上发表论文“An extended trust and distrust network-based dual fuzzy recommendation model and its application based on user-generated content”，该期刊是中科院SCI一区Top类期刊，影响因子为8.49。

论文题目

An extended trust and distrust network-based dual fuzzy recommendation model and its application based on user-generated content

论文摘要

基于社交网络的推荐算法不仅能有效解决信息过载问题，还能充分挖掘用户的个性化偏好。然而，目前的研究没有考虑到社交网络的不信任特征和传播特性。此外，用户偏好和社会关系的量化方法也存在缺陷，与实际情况不符。因此，本文提出了一种基于扩展信任和不信任网络的双重模糊推荐模型（ETD-DFR）。首先，基于社交关系构建信任和不信任网络，然后结合社会平衡理论对其进行扩展；其次，利用加权PageRank算法计算用户之间的信任和不信任值；再者，提出一个双重模糊框架来表征用户偏好以及信任和不信任的模糊特征；此外，利用Louvain算法将网络划分为若干子群，以快速找到值得信任的用户进行推荐。基于消费者评论网站的数据集进行了实证分析，实验结果表明所提出的ETD-DFR模型性能优异。最后，通过对比分析和敏感性分析进一步验证了所提出的ETD-DFR模型的准确性和鲁棒性。

作者简介

陈思超，博士，西汉姆联赞助商必威app首页讲师，研究方向为大数据统计分析与推荐、统计评价与决策、宏观经济预测、旅游预测等，研究成果发表于Expert Systems with Applications、Artificial Intelligence Review、Group Decision and Negotiation、Economic Research-Ekonomska Istraživanja、Transformations in Business & Economics等期刊。