结合信任机制和用户偏好的协同过滤推荐算法

• 作者: 王茜 王锦华
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 主观信任 全局声誉 用户偏好 专家优先信任
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 261-265,270
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5610字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1305-0494

摘要

仅凭相似度来定位邻居用户对传统协同过滤算法的性能有严重的负面影响。引入社会网络中的信任机制，从个体在社交圈中的主观信任和全局声誉角度出发建模。分别考虑用户交互、评分差和用户偏好调节生成直接信任度。利用声誉及专家信任优先模型聚合生成间接信任度，将两者动态加权形成用户之间的信任关系。用参数η协调信任和相似双属性，使用户关系更加紧密，有效地解决新用户和稀疏性问题。经实证，改良后的模型颇有成效。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王茜	重庆大学计算机学院	68	682	14.0	23.0
2	王锦华	重庆大学计算机学院	1	12	1.0	1.0