融合信任網(wǎng)絡(luò)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)研究.pdf

1、在信息過載的時(shí)代，推薦系統(tǒng)的橫空出世為信息生產(chǎn)者與信息消費(fèi)者架起一座共贏的橋梁。在生活中，人們通常會(huì)傾向于信任朋友的推薦，可以說，信任網(wǎng)絡(luò)能很好地模擬現(xiàn)實(shí)社會(huì)，而信任網(wǎng)絡(luò)可用于推薦系統(tǒng)中。本文首先研究了各類主流推薦系統(tǒng)，而后提出了分別從顯性信任以及隱性信任的角度入手的個(gè)性化推薦。
　　本文首先提出了融合標(biāo)簽擴(kuò)散和信任擴(kuò)散的顯性信任推薦。緣由顯性信任數(shù)據(jù)也面臨著數(shù)據(jù)稀疏的問題，推薦結(jié)果往往不甚理想。針對(duì)此問題，本文提出基于標(biāo)簽傳播的

2、大社區(qū)攫取算法，獲取獨(dú)屬于用戶的大社區(qū)；接著依據(jù)各個(gè)用戶所屬大社區(qū)內(nèi)用戶間的信任網(wǎng)絡(luò)，并通過信任預(yù)處理來預(yù)測(cè)用戶新的信任關(guān)系從而進(jìn)行用戶信任網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展；并且提出信任擴(kuò)散算法，使得用戶與其所在大社區(qū)內(nèi)的其他用戶間的信任度更具差異化。
　　其次，本文提出了融合興趣變化和用戶行為的隱性信任推薦。緣由大部分的數(shù)據(jù)集缺少顯性信任數(shù)據(jù)，而評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)又存在數(shù)據(jù)稀疏問題，推薦效果往往不盡如人意。針對(duì)此問題，本文提出基于用戶興趣變化的推薦方法，從而得