基于信任條件傳遞與聚合的推薦算法.pdf

1、目前，廣泛應(yīng)用的推薦系統(tǒng)是基于協(xié)同過(guò)濾的推薦系統(tǒng)，其原理是尋找與目標(biāo)用戶相似的用戶，以這些相似用戶的喜好為基礎(chǔ)生成目標(biāo)用戶的喜好；其優(yōu)點(diǎn)在于系統(tǒng)只依賴于用戶對(duì)商品的評(píng)價(jià)，因而所需的輸入信息較少，但是協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)也存在一些問(wèn)題，比如新用戶問(wèn)題、新項(xiàng)目問(wèn)題以及數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題。結(jié)合信任網(wǎng)絡(luò)的推薦系統(tǒng)可有效解決這些問(wèn)題，信任推薦系統(tǒng)在傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)上引入了用戶間的信任關(guān)系，通過(guò)信任關(guān)系搜索被目標(biāo)用戶信任的用戶，并以這些被信任用戶的喜好為基

2、礎(chǔ)生成目標(biāo)用戶的喜好。目前基于信任的推薦系統(tǒng)假設(shè)信任是無(wú)條件可傳遞的，系統(tǒng)會(huì)搜索與目標(biāo)用戶有信任關(guān)系的所有用戶，一個(gè)推薦系統(tǒng)中往往有成千上百萬(wàn)的用戶，如果搜索所有與目標(biāo)用戶有信任關(guān)系的用戶勢(shì)必會(huì)在一定程度上降低推薦系統(tǒng)的性能。
　　為進(jìn)一步提高推薦算法的性能，我們分別提出了兩種結(jié)合信任的推薦算法。首先，提出基于信任條件傳遞與聚合的推薦算法，稱(chēng)為“信任流聚合算法(SMTrust)”。算法引入有條件的信任傳遞對(duì)信任搜索路徑進(jìn)行過(guò)濾以更

3、準(zhǔn)確地找到推薦用戶并且提高了算法搜索效率，同時(shí)算法中引入獎(jiǎng)懲機(jī)制，將推薦用戶分為優(yōu)質(zhì)推薦者和劣質(zhì)推薦者，算法根據(jù)推薦效果分別對(duì)優(yōu)質(zhì)推薦者進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)，對(duì)劣質(zhì)推薦者進(jìn)行處罰。通過(guò)獎(jiǎng)懲機(jī)制，進(jìn)一步提高了算法的準(zhǔn)確率。針對(duì)覆蓋率和準(zhǔn)確率指標(biāo)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，與傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法以及主流的基于信任的推薦算法進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明算法在覆蓋率及準(zhǔn)確率兩項(xiàng)指標(biāo)上都有進(jìn)一步的提升。
　　其次，基于目前主流的矩陣分解算法，嘗試將用戶之間的信任關(guān)系融合到矩陣分解算