一種融合用戶(hù)偏好與信任度的增強(qiáng)協(xié)同過(guò)濾推薦方法

(西華大學(xué)計(jì)算機(jī)與軟件工程學(xué)院，四川 成都 610039)

·計(jì)算機(jī)軟件理論、技術(shù)與應(yīng)用·

一種融合用戶(hù)偏好與信任度的增強(qiáng)協(xié)同過(guò)濾推薦方法

范永全， 杜亞軍， 成麗靜， 朱愛(ài)云

(西華大學(xué)計(jì)算機(jī)與軟件工程學(xué)院，四川 成都 610039)

協(xié)同過(guò)濾是一種最流行的推薦技術(shù)，但仍然受到數(shù)據(jù)稀疏和冷啟動(dòng)問(wèn)題的困擾。針對(duì)Shambour提出的信任—語(yǔ)義融合(TSF)的混合推薦方法中計(jì)算量較大的問(wèn)題，提出一種融合用戶(hù)偏好與信任度的增強(qiáng)協(xié)同過(guò)濾推薦方法。該方法在計(jì)算評(píng)分預(yù)測(cè)時(shí)，對(duì)基于用戶(hù)的信任增強(qiáng)協(xié)同過(guò)濾算法進(jìn)行改進(jìn)，先將用戶(hù)相似度和信任度分別進(jìn)行近鄰選擇和加權(quán)評(píng)分，再通過(guò)一個(gè)加權(quán)因子對(duì)2部分進(jìn)行融合，從而得到總體的預(yù)測(cè)評(píng)分。在Movielens數(shù)據(jù)集下進(jìn)行仿真驗(yàn)證，其結(jié)果表明，與基準(zhǔn)算法相比，本文方法具有更好的MAE性能。

信任； 協(xié)同過(guò)濾； 推薦系統(tǒng)； 相似度； MAE

隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展和普及，人們面臨著日益嚴(yán)重的信息過(guò)載問(wèn)題。協(xié)同過(guò)濾推薦因?yàn)楹?jiǎn)單高效，已經(jīng)成為目前最流行的個(gè)性化推薦方法；然而協(xié)同過(guò)濾方法容易受到數(shù)據(jù)稀疏和冷啟動(dòng)問(wèn)題的困擾。隨著在線(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的普及，利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中用戶(hù)之間的信任關(guān)系，來(lái)緩解傳統(tǒng)協(xié)同推薦存在問(wèn)題的信任感知推薦系統(tǒng)(TARS)，成為推薦領(lǐng)域新的研究熱點(diǎn)[1-5]。

Massa等[6]提出使用信任度取代相似度的TARS系統(tǒng)，根據(jù)信任網(wǎng)絡(luò)傳播來(lái)估計(jì)一個(gè)信任度的權(quán)值。該方法增加了覆蓋范圍(可預(yù)測(cè)的評(píng)分總數(shù))，并未降低精確度(預(yù)測(cè)誤差)，但需要用戶(hù)的顯式信任聲明。……