融合數(shù)據(jù)檢測與用戶信任的協(xié)同過濾算法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)上信息資源的日益增多，用戶對個(gè)性化服務(wù)的要求也不斷提高。個(gè)性化推薦技術(shù)作為電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的一個(gè)重要研究內(nèi)容，得到了越來越多的研究者的關(guān)注。其中，個(gè)性化推薦系統(tǒng)中的協(xié)同過濾推薦是迄今為止應(yīng)用最廣泛、最成功的推薦技術(shù)。但是，隨著推薦系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，推薦算法的安全問題日益顯現(xiàn)。由于推薦算法自身不能有效去除惡意數(shù)據(jù)，從而導(dǎo)致推薦系統(tǒng)不能有效獲取用戶的真實(shí)興趣愛好，產(chǎn)生的推薦項(xiàng)目嚴(yán)重偏離用戶的真實(shí)興趣。如何保障個(gè)性化協(xié)同推薦系統(tǒng)的推薦

2、質(zhì)量已成為人們關(guān)注的主要問題。本文在對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜合分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對協(xié)同過濾推薦技術(shù)進(jìn)行了深入研究。
　　首先，深入分析了傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法，針對傳統(tǒng)的協(xié)同推薦系統(tǒng)因不能有效抵制惡意用戶注入的虛假評分?jǐn)?shù)據(jù)，導(dǎo)致推薦系統(tǒng)的推薦結(jié)果產(chǎn)生嚴(yán)重偏差，提出了一種融入用戶信任的協(xié)同過濾推薦算法。該算法采用全新的項(xiàng)目相似性度量方法，在考慮了用戶評分對項(xiàng)目相似性的影響下，通過引入用戶信任機(jī)制以抑制惡意數(shù)據(jù)對推薦系統(tǒng)產(chǎn)生的負(fù)面影響，能