融合多元信任机制的协同过滤算法

• 作者: 于镇涛 时念云 马力
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 120-123
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2896字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.11.027

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.