基于信任傳播模型的協(xié)同過(guò)濾推薦算法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)的快速發(fā)展，信息過(guò)載已經(jīng)成為目前互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)所面臨的一個(gè)嚴(yán)峻的問(wèn)題。如何讓用戶(hù)在海量的商品中能快速找到自己喜歡的商品，是每個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站急需解決的難題。推薦系統(tǒng)是解決這一問(wèn)題的其中一個(gè)有效的手段。傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)是電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中有效和廣泛應(yīng)用的技術(shù)。但是協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)也存在稀疏性問(wèn)題、冷啟動(dòng)問(wèn)題、抗攻擊性問(wèn)題和擴(kuò)展性問(wèn)題等急需研究解決的難題。本文采用結(jié)合信任網(wǎng)絡(luò)和協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)的方法對(duì)稀疏性問(wèn)題、冷啟動(dòng)問(wèn)

2、題和抗攻擊性問(wèn)題進(jìn)行研究。
　　 本文根據(jù)Web信任網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)建立信任傳播的數(shù)學(xué)模型TPM，該模型定義了一套系統(tǒng)合理的信任傳播規(guī)則。TPM對(duì)用戶(hù)之間的局部信任度進(jìn)行計(jì)算，解決了用戶(hù)之間的信任度量問(wèn)題，適用于二值信任網(wǎng)絡(luò)和非二值信任網(wǎng)絡(luò)。
　　 本文提出了一種融合相似度和信任度的指標(biāo)——TS指標(biāo)取代傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法中的相似度，作為區(qū)分當(dāng)前用戶(hù)的鄰居用戶(hù)和非鄰居用戶(hù)的標(biāo)準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)表明，使用TS指標(biāo)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法可以更

3、加準(zhǔn)確的搜索到更多的鄰居用戶(hù)，提高推薦算法的覆蓋率。
　　 本文在傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法中，應(yīng)用信任傳播模型TPM和TS指標(biāo)，提出基于TPM的協(xié)同過(guò)濾推薦算法TPCF算法。TPCF算法在一定程度上，緩解了傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法存在的稀疏性問(wèn)題、冷啟動(dòng)問(wèn)題和抗攻擊性問(wèn)題，幫助用戶(hù)在海量的商品中快速準(zhǔn)確地找到自己喜歡的商品。實(shí)驗(yàn)表明，在著名電子商務(wù)評(píng)價(jià)網(wǎng)站Epinions.com的數(shù)據(jù)集上，TPCF算法相比于傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法抗