基于可信相似度傳遞的協(xié)同過濾算法研究與應用.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)發(fā)展，電子商務(wù)在近年來進入了高速增長期。電子商務(wù)產(chǎn)生的越來越多的產(chǎn)品信息也使得用戶難以快速地找到自己喜歡的產(chǎn)品。同時，電子商務(wù)企業(yè)也面臨著如何及時向用戶提供其感興趣的產(chǎn)品，來提高銷售量的問題。推薦系統(tǒng)是解決此類“信息超載”問題的有效方法，而協(xié)同過濾技術(shù)是在推薦系統(tǒng)中應用最廣泛，效果最好的技術(shù)之一。但是協(xié)同過濾技術(shù)也面臨著數(shù)據(jù)稀疏，冷啟動，擴展性等問題。
　　 在對電子商務(wù)推薦系統(tǒng)及常見推薦技術(shù)的優(yōu)缺點進行了深入分

2、析的基礎(chǔ)上，針對協(xié)同過濾算法中的數(shù)據(jù)稀疏問題，提出了基于可信相似度傳遞的協(xié)同過濾算法。首先介紹了在傳統(tǒng)的基于用戶的協(xié)同過濾算法中進行用戶信任建模的方法，然后提出了基于可信的相似度傳遞方法，并且將信任關(guān)系應用在預測用戶對商品的評分過程中。實驗證明，在評分數(shù)據(jù)稀疏的情況下，該算法較好地改進了基于用戶的協(xié)同過濾算法的預測評分覆蓋率和精確度。
　　 同時，將此算法運用在一個電子商務(wù)網(wǎng)站的推薦功能模塊中，實現(xiàn)了商品的推薦功能，提高了顧客的