融合多元信任机制的协同过滤算法

来源：计算机技术与发展杂志2018年第11期北京时间：

作者：时念云;于镇涛;马力

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