基于社會(huì)信任網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過濾推薦方法研究.pdf

1、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是人們分享和交流知識(shí)的一種重要的媒介。以社會(huì)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，推薦系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的歷史喜好向其推薦可能感興趣的項(xiàng)目，解決“信息過載”和傳統(tǒng)信息檢索技術(shù)忽視用戶興趣偏好的問題，滿足不同用戶的個(gè)性化需求。推薦系統(tǒng)的核心是推薦方法。協(xié)同過濾是目前最廣泛使用的推薦方法，但是傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦方法面臨著數(shù)據(jù)稀疏性、冷啟動(dòng)和易受攻擊等問題。現(xiàn)實(shí)中，用戶常愿意接受信任朋友的推薦，據(jù)此，社會(huì)信任網(wǎng)絡(luò)被用來改進(jìn)傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦方法，即為基于信任的協(xié)

2、同過濾推薦方法。按信任來源不同，該方法又分為基于顯性信任和基于隱性信任兩種方法。其中，顯性信任是用戶手工標(biāo)注的與其鄰居的信任關(guān)系;隱性信任是根據(jù)用戶的特征推理出的信任關(guān)系。然而，顯性信任獲取時(shí)用戶會(huì)耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力還會(huì)暴露隱私，使得信任匱乏，推薦受限;隱性信任的現(xiàn)存研究中考慮的用戶行為特征較少，忽視了信任傳遞等因素造成推理出的信任關(guān)系與真實(shí)情況差別較大，推薦效果不佳。
　　從顯性信任角度入手，為了緩解傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦方法的數(shù)據(jù)

3、稀疏性、冷啟動(dòng)和易受攻擊的問題，以及基于顯性信任推薦方法因可用信任信息較少造成推薦不準(zhǔn)確的問題，本文提出了基于潛在社會(huì)信任模型的協(xié)同過濾推薦方法，其中，潛在社會(huì)信任來自于耦合信任、共引信任和基于興趣相似度的信任，根據(jù)潛在社會(huì)信任建立新的社會(huì)信任網(wǎng)絡(luò)用于尋找信任鄰居，進(jìn)而預(yù)測目標(biāo)用戶的喜好。實(shí)驗(yàn)證明了提出的方法推理出的用戶間的信任關(guān)系合理且推薦準(zhǔn)確性高。
　　從隱性信任角度入手，針對(duì)協(xié)同過濾推薦方法因數(shù)據(jù)稀疏性而推薦結(jié)果不佳和基于隱