基于一跳信任模型的协同过滤推荐算法

摘要：

基于社会信任网络的协同过滤推荐算法存在节点之间多下一跳带来的复杂路径选择和信任弱传递问题.针对这2个问题,给出基于项目的一跳信任模型,该模型通过用户对项目信任度的计算,定义用户的直接和间接社会信任属性,然后一步跳转计算用户之间的直接和间接信任距离,进而计算用户之间的信任度.基于此模型设计推荐算法,同时分析了信任度与传统相似度的理论关系并二维拟合.仿真实验表明,该算法提高了推荐准确度(约0.02 MAE),降低了训练时间(约50％).

关键词：推荐算法、一跳信任模型、信任距离、信任度

所属期刊栏目：36

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点基础研究发展计划“973”计划基金资助项目2012CB315901;国家高技术研究发展计划“863”计划基金资助项目2011AA01A103;The National Basic Research Program of China 973 Program2012CB315901;The National High Technology Research and Development Program of China 863 Program2011AA01A01

在线出版日期：2015-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：193-200