网络动态干扰监控的信任感知推荐算法设计

摘要：

网络用户信任感知推荐的准确性设计是提高用户间的社交网络辅助信息信任度的重要依据。传统的网络用户信任感知推荐算法采用的是基于社交网络服务和用户评分的推荐系统，主观性较大，协同过滤效果不好。提出一种基于网络动态干扰监控的信任感知推荐算法设计新方法，设计自适应神经模糊系统网络动态干扰监测算法，构建基于向量空间模型的信任度评价指标体系结构，通过调整网络拓扑权重向量设置信任度周期响应加权变量自适应函数，有效降低迭代算法的运算成本，避免了自适应神经模糊系统网络动态干扰监测加权权重成固化状态，提高抗干扰性能。实验结果表明，算法能使社交网络感知推荐模型的预测误差减少，推荐可靠性优于传统方法。

关键词：网络动态干扰、用户信任感知、推荐算法

分类号：TP319(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：76-78