基于用户模糊聚类的综合信任推荐算法

来源：计算机工程杂志2021年第6期北京时间：

作者：贾俊杰, 张玉超

单位：西北师范大学 计算机科学与工程学院, 兰州 730070

摘要：针对传统协同过滤推荐算法通常存在的数据稀疏和冷启动问题，根据用户间的信任关系，提出基于模糊C均值聚类的综合信任推荐算法。采用评分数据和信任数据计算用户间的隐式信任值和显式信任值，利用显隐式信任得到综合直接信任值，基于信任的传递特性获得Jaccard全局信任值，最终通过动态结合综合直接信任与Jaccard全局信任获取综合信任值，同时将信任机制融入模糊C均值聚类算法实现对目标用户的精准推荐。在FilmTrust真实数据集上的实验结果表明，该算法有效缓解了数据稀疏和冷启动问题，并且相比传统协同过滤推荐算法具有更高的推荐质量。

关键词：推荐系统,模糊C均值聚类,信任网络,Jaccard全局信任值,综合信任值