基于信任機(jī)制的環(huán)境感知推薦研究與應(yīng)用.pdf

1、在信息化的今天，大量的信息給人們的生活帶來(lái)的極大的便捷，但是也伴隨著信息過(guò)載的問(wèn)題，在海量的信息中人們無(wú)法輕易得到所需要的信息，推薦系統(tǒng)也就應(yīng)運(yùn)而生。目前，協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)可以說(shuō)是應(yīng)用最廣泛和最成功的推薦系統(tǒng)。但是傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)在推薦時(shí)沒(méi)有把項(xiàng)目的多個(gè)指標(biāo)綜合考慮起來(lái)進(jìn)行推薦，且由于大量虛假評(píng)分的存在，評(píng)分的信任性也是其所沒(méi)有考慮的，另外也沒(méi)有考慮到人們的興趣愛(ài)好是隨著其所處的環(huán)境而變化的。這些問(wèn)題導(dǎo)致了傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)的

2、推薦質(zhì)量不能滿足人們的需求。如何提高推薦系統(tǒng)的推薦質(zhì)量是人們普遍較關(guān)心的問(wèn)題。本文在分析現(xiàn)有的推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，對(duì)推薦系統(tǒng)作了進(jìn)一步的研究。
　　首先，由于傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)無(wú)法綜合考慮項(xiàng)目的多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行推薦，本文提出了一種基于 Widrow-Hoff神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多指標(biāo)推薦算法，利用該算法的最小二乘法自適應(yīng)算法的高度擬合性，并且利用該算法計(jì)算出了用戶的偏好函數(shù)，以此來(lái)產(chǎn)生推薦，能有效的提高推薦的精度。
　　其次，針對(duì)在推薦

3、系統(tǒng)中普遍存在著用戶惡意評(píng)分和虛假評(píng)分的行為，本文提出一種計(jì)算用戶間信任度的算法，且在作出推薦的過(guò)程中，綜合考慮了用戶之間的信任度和相似度，從而保證了推薦的準(zhǔn)確度。
　　最后，本文考慮到用戶的愛(ài)好會(huì)隨著所處的環(huán)境不同而發(fā)生變化，在不同的環(huán)境下所作出的推薦結(jié)果應(yīng)該是不一樣的。本文在作出推薦時(shí)，把用戶評(píng)分的時(shí)間劃分為若干個(gè)時(shí)間段，在每個(gè)時(shí)間段上作出推薦，且計(jì)算每個(gè)時(shí)間段上的權(quán)重，以此來(lái)作出最終的推薦。
　　在本文的最后，通過(guò)實(shí)驗(yàn)