社会网络环境下基于信任传递的推荐模型研究

来源：计算机应用研究杂志2020年第5期北京时间：

作者：陈文俊,倪静,

单位：上海理工大学管理学院,上海200093；

摘要：现有基于信任的推荐算法中没有充分挖掘用户间的信任关系，且缺乏合理的信任关系传递规则，极大地影响了推荐算法的可靠性和准确性。针对上述问题，通过用户评分数据与用户的社会关系建立信任传递模型，提出一种基于信任传递的推荐算法。该算法首先利用评分数据计算信任传递模型中用户的隐式直接信任关系，其次通过求解有序加权平均算子融合多条信任传递链的间接信任关系，最后将计算出的用户信任度与相似度融合为综合相似度进行预测推荐。实验结果证实了所提算法可有效提升系统的推荐质量。

关键词：推荐算法,社会网络,信任传递,有序加权平均算子,

基金资助：国家自然科学基金面上项目(71774111)；国家教育部人文社会科学基金资助项目(19YJAZH064)；；