融合多元信任机制的协同过滤算法

摘要：

针对协同过滤算法的数据稀疏性问题,融合信任网络,提出了一种融合多元信任机制的协同过滤算法.首先,依据社会学中信任的定义,结合推荐系统中可利用的数据信息,对影响信任的主要因素(基本信任度、可靠度、影响力与自我取向)进行合理的量化,构建多元信任模型;其次,利用信任的可传递性,提出间接信任度计算公式,对用户信任矩阵进行有效扩充;最后,以信任度取代协同过滤算法中的相似度产生目标用户最近邻,进行推荐.最终,以MAE值为评价标准,通过与其他相关推荐算法的对比实验,结果表明该算法能够有效避免数据稀疏带来的推荐效果不佳问题,推荐精度得到了明显提高.

关键词：推荐系统、协同过滤、信任机制、数据稀疏性、信任传播、混合模型

所属期刊栏目：28

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项基金资助项目14CX02032A;中国石油大学华东研究生创新工程基金资助项目YCX2017065

在线出版日期：2018-12-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：120-123