一种基于社会化信任的改进的协同过滤推荐模 型和方法

《基于信任的协同过滤推荐算法研究》篇一一、引言随着互联网的快速发展和大数据时代的到来，信息过载问题日益严重。

为了解决这一问题，推荐系统应运而生，并逐渐成为现代信息处理的重要手段。

其中，协同过滤推荐算法因其简单有效而被广泛应用。

然而，传统的协同过滤推荐算法往往忽略了用户之间的信任关系，导致推荐结果的准确性和满意度有所降低。

因此，本文将研究基于信任的协同过滤推荐算法，以提高推荐系统的性能。

二、协同过滤推荐算法概述协同过滤推荐算法是一种基于用户行为的推荐方法，通过分析用户的历史行为数据，发现用户之间的相似性，进而为用户推荐其可能感兴趣的项目。

协同过滤推荐算法主要包括基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤两种方法。

其中，基于用户的协同过滤主要依据用户的历史行为数据计算用户之间的相似性，然后根据相似用户的行为预测当前用户对项目的兴趣；而基于项目的协同过滤则是根据项目之间的相似性以及用户对项目的评价来预测用户对项目的兴趣。

三、基于信任的协同过滤推荐算法研究为了充分利用用户之间的信任关系提高推荐性能，研究者们提出了基于信任的协同过滤推荐算法。

该算法在传统的协同过滤基础上引入了信任传播机制，通过分析用户之间的信任关系，将信任关系融入到推荐过程中。

具体而言，该算法首先构建一个信任网络，网络中的节点表示用户，边表示用户之间的信任关系；然后，利用信任传播算法计算每个用户的综合信任度，将综合信任度作为用户相似性的度量依据；最后，根据综合信任度和用户历史行为数据预测用户对项目的兴趣，生成推荐结果。

四、算法实现与优化在实现基于信任的协同过滤推荐算法时，需要解决以下几个关键问题：1. 信任网络构建：如何从海量数据中提取出有效的信任信息，构建一个高质量的信任网络是算法成功的关键。

这需要考虑到数据的准确性、时效性和完整性等因素。

2. 信任传播机制：如何设计有效的信任传播机制，将信任关系融入到推荐过程中，提高推荐的准确性和满意度。

一种改进专家信任的协同过滤推荐算法王建芳;刘冉东;谷振鹏;刘永利【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2018(35)2【摘要】To solve the tradition collaborative filtering recommendation based on the user object with little consideration of trust real-time change,this paper proposed an expert's algorithm combined with social network trust to make good quantitative trust among objects.Firstly,the algorithm computed evaluation credibility,the active degree and the deviation degree to acquire the expert's trust value.Then,it integrated the scores and neighbor algorithm,and determined the preference of the users and the experts,the users and the neighbor.When the numbers of the selected experts were less than the threshold,it used coordination factor to adjust dynamically the weight between the neighbor algorithm and the expert's algorithm to get more objective score.Experimental results show that proposed algorithm achieves better result on the accuracy of recommendation.%针对传统基于用户的协同过滤算法较少考虑信任对象所处环境的实时变化,提出一种结合社交网络的专家信任推荐算法.为更好地量化对象之间的信任度,首先利用专家的评价可信度、活跃度、评价偏差度等量化因子计算得到专家的信任值;其次在评分形成的过程中与近邻算法相融合,明确用户与“专家”和“近邻”的偏好,当可选专家人数小于预先设定的阈值时,利用协调因子动态调整近邻算法与改进专家算法的权重,以便获得更加客观的项目评分.最终实验结果表明,在不同大小的MovieLens数据集上相比于传统的算法,提出的推荐算法在实时推荐预测准确度方面有显著提高.【总页数】5页(P354-357,385)【作者】王建芳;刘冉东;谷振鹏;刘永利【作者单位】河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454000;河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454000;河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454000;河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454000【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.融合信任关系的协同过滤推荐算法改进研究 [J], 王艳;王移芝2.基于改进加权二部图和用户信任度的协同过滤推荐算法 [J], 邓小燕;张晓彬3.基于专家信任的协同过滤推荐算法改进研究 [J], 刘国丽; 白晓霞; 廉孟杰; 张斌4.融合专家信任的协同过滤推荐算法 [J], 刘国丽;廉孟杰;于丽梅;徐洪楠5.结合隐语义模型与改进用户信任的协同过滤推荐算法 [J], 黄伟建;顾明星;黄远因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

《基于信任的协同过滤推荐算法研究》篇一一、引言随着互联网技术的迅猛发展，信息过载问题日益严重，用户面临着从海量数据中筛选出感兴趣信息的难题。

推荐系统作为一种有效解决信息过载问题的方法，已经被广泛应用于电子商务、社交网络、在线视频等多个领域。

其中，协同过滤推荐算法是推荐系统中的一种重要技术，它通过分析用户行为数据，发现用户之间的兴趣相似性，从而为用户提供个性化的推荐服务。

然而，传统的协同过滤推荐算法在处理稀疏性和冷启动等问题时存在一定局限性。

因此，本文提出了一种基于信任的协同过滤推荐算法，旨在提高推荐准确性和解决稀疏性问题。

二、背景及现状分析协同过滤推荐算法的基本思想是利用用户的历史行为数据，找出与当前用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些相似用户的喜好进行推荐。

然而，传统的协同过滤推荐算法在处理稀疏性问题和冷启动问题时存在困难。

稀疏性问题指的是用户行为数据往往不够丰富，导致推荐结果准确性降低；冷启动问题则是指在新用户或新物品加入系统时，由于缺乏历史数据，难以进行准确的推荐。

为了解决上述问题，研究者们提出了多种改进方法，其中基于信任的协同过滤推荐算法是一种有效的解决方案。

该算法通过引入社交网络中的信任关系，将用户之间的信任度作为相似度的补充或替代指标，提高了推荐准确性和处理稀疏性问题的能力。

此外，信任关系还可以帮助缓解冷启动问题，因为信任关系可以在一定程度上弥补用户或物品的历史数据不足。

三、基于信任的协同过滤推荐算法研究本文提出的基于信任的协同过滤推荐算法主要包括以下步骤：1. 构建信任网络：首先，需要构建一个信任网络，该网络描述了用户之间的信任关系。

可以通过用户之间的社交关系、历史交互记录、评价等信息来构建信任网络。

2. 计算信任度：在信任网络中，需要计算用户之间的信任度。

信任度的计算可以根据具体的场景和需求采用不同的方法，如基于用户评价一致性、历史交互记录等。

3. 融合信任信息：将计算得到的信任度与传统的协同过滤算法相结合，形成基于信任的协同过滤推荐算法。

一种基于信任的协同过滤推荐模型
郑孝遥;鲍煜;孙忠宝;罗永龙
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2016(052)005
【摘要】传统的协同过滤推荐技术主要基于用户-项目评价数据集进行挖掘推荐,没有有效地利用用户通信上下文信息,从而制约其进一步提高推荐的精确性.针对传统协同过滤推荐算法存在的推荐精度不高的弊端,在协同过滤算法中融入通信上下文信息,引入了通信信任、相似信任和传递信任三个信任度,并提出了一种基于信任的协同过滤推荐模型.通过公开数据集验证测试,证明提出的推荐算法较传统的协同过滤推荐技术在推荐准确性上有较大提高.
【总页数】6页(P50-54,60)
【作者】郑孝遥;鲍煜;孙忠宝;罗永龙
【作者单位】安徽师范大学数学计算机科学学院,安徽芜湖241003;安徽师范大学国土资源与旅游学院,安徽芜湖241003;安徽师范大学数学计算机科学学院,安徽芜湖241003;安徽师范大学国土资源与旅游学院,安徽芜湖241003;安徽师范大学数学计算机科学学院,安徽芜湖241003
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于规范矩阵因式分解协同过滤推荐模型的并行改进 [J], 黄晓凤;罗辛;朱庆生
2.基于信任模型填充的协同过滤推荐模型 [J], 杨兴耀;于炯;吐尔根·依布拉音;廖彬;英昌甜
3.一种结合语义Web和用户信任网络的协同过滤推荐模型 [J], 徐守坤;孙德超;李宁;石林
4.基于信任网络与协同过滤的自适应推荐模型研究 [J], 邹海涛;陈沁梅
5.一种基于社会化信任的改进的协同过滤推荐模型和方法 [J], 吴应良;黄开梅;姚怀栋;;
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基于信任模型的协同过滤推荐算法夏小伍，王卫平(中国科学技术大学管理学院，合肥 230026)摘要：提出一种基于信任机制的协同过滤推荐算法，其中，直接信任度基于共同评价项目得出，推荐信任度通过对项目的预测得出。

借鉴社会网络中人与人之间的信任评价方法，使用户之间的相似度计算更加准确，从而为目标用户提供更好的推荐结果。

实验结果表明，该模型提高了信任度预测的准确性及系统的推荐质量。

关键词：电子商务；推荐系统；协同过滤；信任模型；推荐算法Collaborative Filtering Recommendation AlgorithmBased on Trust ModelXIA Xiao-wu,W ANG Wei-ping(School of Management,University of Science and Technology of China, Hefei 230026, China)【Abstract 】This paper proposes a collaborative filtering recommendation algorithm based on trust mechanism.Direct trust is based on common rating data and indirect trust is based on the predict data.By considering the social network between Person’s trust assessment method,the similarity between the users is more accurate,so that better neighbors for a target user and the better recommendation result can be gained.Experimental result indicates that based on the trust model’s recommendation system, can consistently achieve better prediction accuracy and improves system’s recommendation quality effectively.【Key words 】E-commerce; recommendation system;collaborative filtering;trust model;recommendation algorithm DOI:10.3969/j.issn.1000-3428.2011.21.009计算机工程Computer Engineering第37卷第21期Vol.37 No.212011年11月November 2011·软件技术与数据库·文章编号：1000—3428(2011)21—0026—03文献标识码：A中图分类号：TP3911概述万维网信息的爆炸性增长和电子商务的快速发展推动了推荐系统的发展。

《基于信任的协同过滤推荐算法研究》篇一一、引言随着互联网技术的快速发展和大数据时代的到来，推荐系统在许多领域如电子商务、社交网络和在线媒体平台等发挥着重要作用。

协同过滤是推荐系统中最常用的一种算法，其主要依赖于用户和项目之间的关系。

传统的协同过滤推荐算法主要通过计算用户间的相似度进行推荐，而信任在人际关系中具有举足轻重的地位。

因此，本文旨在研究基于信任的协同过滤推荐算法，以更好地提升推荐系统的准确性和用户满意度。

二、基于信任的协同过滤推荐算法概述基于信任的协同过滤推荐算法，顾名思义，是在传统的协同过滤算法基础上，融入了用户之间的信任关系。

这种方法利用用户的社交网络和交互数据，衡量用户间的信任程度，然后利用这种信任关系进行更准确的推荐。

在构建基于信任的协同过滤推荐算法时，需要考虑以下方面：1. 信任关系的获取：这通常通过分析用户的社交网络、交互记录、评分数据等获得。

2. 信任度的计算：根据不同的数据源和上下文，采用不同的算法计算用户间的信任度。

3. 推荐策略的制定：结合用户的兴趣和信任关系，制定合适的推荐策略。

三、算法研究（一）信任关系的获取与表示在推荐系统中，信任关系的获取主要依靠用户的社会网络信息和行为数据。

具体来说，可以结合用户的评分记录、交互记录、社交网络结构等信息，通过机器学习和图论等方法提取用户间的信任关系。

此外，还可以利用用户对其他用户的评价、反馈等数据来进一步确定信任关系。

这些信任关系可以用图模型、矩阵等形式进行表示。

（二）信任度的计算信任度的计算是算法的核心部分。

常用的计算方法包括基于用户评分的相似度计算法、基于用户行为的马尔科夫链法、基于图模型的PageRank算法等。

此外，还可以考虑结合用户的行为时间、行为频率等动态因素来计算信任度。

在实际应用中，往往需要综合考虑多种因素，根据具体情况选择合适的计算方法。

（三）推荐策略的制定在制定推荐策略时，需要综合考虑用户的兴趣和信任关系。

《基于信任的协同过滤推荐算法研究》篇一一、引言随着互联网的快速发展和大数据时代的到来，信息过载问题日益严重。

为了解决这一问题，推荐系统应运而生，其中协同过滤推荐算法是应用最广泛的推荐技术之一。

然而，传统的协同过滤推荐算法在处理大规模数据和稀疏数据时存在一定局限性。

因此，本文提出了一种基于信任的协同过滤推荐算法，旨在提高推荐准确性和用户体验。

二、相关研究背景协同过滤推荐算法是一种基于用户行为数据的推荐技术，其核心思想是利用用户的历史行为数据预测用户的未来兴趣。

然而，传统的协同过滤推荐算法在处理用户评分数据时，忽略了用户之间的信任关系。

信任关系在社交网络中具有重要意义，能够提高推荐的准确性和可信度。

因此，基于信任的协同过滤推荐算法成为了研究热点。

三、基于信任的协同过滤推荐算法（一）算法原理基于信任的协同过滤推荐算法的核心思想是利用用户之间的信任关系来改进传统的协同过滤推荐算法。

具体而言，该算法首先构建用户之间的信任网络，然后利用该网络中的信任关系来调整用户相似度计算，从而更准确地预测用户对商品的评分。

（二）算法实现步骤1. 构建用户信任网络：通过分析用户的历史行为数据和社交网络数据，构建用户之间的信任网络。

在信任网络中，每个用户都与其他用户存在一定程度的信任关系。

2. 计算用户相似度：在考虑了信任关系的基础上，计算用户之间的相似度。

这可以通过使用余弦相似度等方法来实现。

3. 预测用户评分：根据用户相似度和信任关系，预测用户对未评分商品的评分。

这可以通过加权平均等方法来实现。

4. 生成推荐列表：根据预测的评分，为用户生成推荐列表。

推荐列表中的商品按照预测评分从高到低排序。

四、实验与分析（一）实验数据集为了验证基于信任的协同过滤推荐算法的有效性，我们使用了两个公开的数据集进行实验。

实验数据集包括电影评分数据集和购物网站商品购买数据集。

（二）实验结果与分析我们对比了基于信任的协同过滤推荐算法与传统协同过滤推荐算法在两个数据集上的表现。

《基于信任的协同过滤推荐算法研究》篇一一、引言随着互联网的快速发展和大数据时代的到来，信息过载问题日益严重。

为了解决这一问题，推荐系统应运而生，成为了现代信息处理的重要手段。

其中，协同过滤推荐算法因其简单有效而备受关注。

然而，传统的协同过滤算法往往忽略了用户之间的信任关系。

基于信任的协同过滤推荐算法研究旨在弥补这一不足，通过引入信任关系来提高推荐准确性。

本文将探讨基于信任的协同过滤推荐算法的原理、方法及实验结果。

二、背景与意义传统的协同过滤推荐算法主要依据用户的历史行为数据，如浏览、购买、评价等，来预测用户的未来兴趣。

然而，这些算法往往忽视了用户之间的信任关系，导致推荐结果有时偏离用户真实需求。

基于信任的协同过滤推荐算法通过引入用户之间的信任关系，可以更准确地反映用户的兴趣和需求，从而提高推荐准确性。

此外，该算法还有助于增强用户之间的互动和社交性，提升推荐系统的用户体验。

三、算法原理基于信任的协同过滤推荐算法主要包含以下步骤：1. 构建信任网络：根据用户的历史行为数据和社交网络信息，构建一个信任网络。

在这个网络中，节点表示用户，边表示用户之间的信任关系。

2. 计算信任度：通过分析用户的历史行为数据和社交网络信息，计算用户之间的信任度。

信任度反映了用户之间关系的紧密程度和可靠性。

3. 协同过滤：利用计算得到的信任度，对用户的兴趣进行协同过滤。

具体而言，通过分析目标用户的邻居用户的兴趣和行为，以及这些邻居用户与目标用户之间的信任度，为目标用户生成推荐结果。

4. 推荐结果优化：根据用户的反馈信息和实时数据，对推荐结果进行优化和调整，以提高推荐准确性和用户体验。

四、方法与技术在实现基于信任的协同过滤推荐算法时，需要采用以下技术和方法：1. 数据预处理：对用户的历史行为数据进行清洗、去重和格式化等预处理操作，以便后续分析。

2. 信任网络构建：采用图论、机器学习和深度学习等技术，根据用户的历史行为数据和社交网络信息构建信任网络。

《基于信任的协同过滤推荐算法研究》篇一一、引言在当今的信息时代，互联网技术的飞速发展使得人们面临着一个严重的问题——信息过载。

为了从大量的信息中筛选出用户感兴趣的内容，推荐系统应运而生。

协同过滤推荐算法作为推荐系统中的核心算法之一，一直受到广泛关注。

然而，传统的协同过滤算法在处理稀疏性和冷启动问题时存在一定局限性。

因此，本文提出了一种基于信任的协同过滤推荐算法，以提高推荐系统的准确性和效率。

二、协同过滤推荐算法概述协同过滤推荐算法是一种基于用户行为数据的推荐方法，通过分析用户的历史行为数据，找出相似用户或物品，从而为用户提供推荐。

常见的协同过滤算法包括基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。

基于用户的协同过滤主要是通过寻找与目标用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些用户的喜好为目标用户提供推荐。

而基于物品的协同过滤则是通过分析用户对物品的评分或行为，找出与目标物品相似的其他物品，然后推荐给目标用户。

三、基于信任的协同过滤推荐算法本文提出的基于信任的协同过滤推荐算法，主要思想是在传统的协同过滤算法中引入信任关系。

具体而言，通过分析用户之间的社交网络关系、历史交互记录等，构建一个信任关系网络。

在这个网络中，信任度高的用户对目标用户的推荐将具有更高的权重。

同时，考虑到不同领域专家的信任度可能更高，该算法还结合了领域知识，对专家用户的推荐给予更大权重。

四、算法实现与优化在实现基于信任的协同过滤推荐算法时，首先需要构建一个完整的信任关系网络。

这可以通过分析用户的社交网络、历史交互记录、评价一致性等多种途径实现。

然后，根据信任关系网络计算用户之间的信任度。

在此基础上，结合传统的协同过滤算法，为用户提供推荐。

为了提高算法的准确性和效率，本文还提出了一系列优化措施。

首先，采用矩阵分解技术对用户-物品评分矩阵进行降维处理，以减少计算复杂度。

其次，引入时间因素，考虑用户兴趣的动态变化。

此外，还采用了多种融合策略，将不同来源的信息进行整合，以提高推荐的准确性。

专利名称：一种基于信任度和专家用户的协同过滤推荐方法专利类型：发明专利
发明人：段振春,徐蔚鸿,陈沅涛,丁林,蔡周沁雄,刘燚
申请号：CN202010004435.9
申请日：20200103
公开号：CN111198991A
公开日：
20200526
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提出了一种基于信任度和专家用户的协同过滤推荐方法。

涉及推荐方法领域，该方法将评分信息、信任信息和专家用户集成到推荐模型中，减少了数据稀疏性和冷启动问题。

信任值通过用户相似度和评分物品相关度计算获得；专家用户通过全局信任度、活跃性、评分差异性来选取；将专家填充到信任列表中，扩充信任关系，缓解其稀疏性和冷启动问题；用信任值代替二值信任关系，有效的提高推荐系统的准确度。

经实验验证，该方法在评价指标(MAE和RMSE)上优于现有社会化推荐算法。

申请人：长沙理工大学
地址：410114 湖南省长沙市万家丽路南段960号
国籍：CN
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一种基于多元社交信任的协同过滤推荐算法王瑞琴;蒋云良;李一啸;楼俊钢【期刊名称】《计算机研究与发展》【年(卷),期】2016(053)006【摘要】协同过滤推荐是当前最成功的个性化推荐技术之一，但是传统的协同过滤推荐算法普遍存在推荐性能低和抗攻击能力弱的问题．针对以上问题，提出了一种基于多元化社交信任的协同过滤推荐算法CF‐CRIS （collaborative filtering based on credibility ，reliability ，intimacy and self‐orientation）．1）借鉴社会心理学中的信任产生原理，提出基于多个信任要素（可信度、可靠度、亲密度、自我意识导向）的信任度计算方法；2）深入研究社交网络环境中各信任要素的识别、提取和量化方法；3）基于用户间的综合信任度选取可信邻居，完成对目标用户的个性化推荐．基于通用测试数据集的实验研究结果表明：该算法不但可以极大地提高推荐系统的精确度和召回率，而且表现出良好的抗攻击能力．%Collaborative filtering (CF) is one of the most successful recommendation technologies in the personalized recommendation systems .It can recommend products or information for target user according to the preference information of similar users .However the traditional collaborative filtering algorithms have the disadvantages of low recommendation efficiency and weak capacity of attack ‐resistance .In order to solve the above problems ,a novel collaborative filtering algorithm based on social trusts is proposed .Firstly ,referring to the trust generation principle in social psychology ,a social trust computation method based onmultiple trust elements is presented .In social networking environment , trust elements mainly include credibility , reliability , intimacy and self‐orientation . Then specific methods of identifying ,extraction and quantification of the trust elements are studied in depth .Finally ,the trustworthy neighbors of target user are selected in accordance with the social trust ,so as to make trust‐based collaborative recommendation .Using the FilmTrust and Epinions as test data sets ,the performance of the novel algorithm is compared with that of the traditional CF and the‐state‐of‐art methods ,as well as the CF based on single trust element .Experimental results show that compared with the other methods ,the proposed algorithm not only improves the recommendation precision and recall ,but also has powerful attack‐resistance capacity .【总页数】11页(P1389-1399)【作者】王瑞琴;蒋云良;李一啸;楼俊钢【作者单位】湖州师范学院信息工程学院浙江湖州 313000;湖州师范学院信息工程学院浙江湖州 313000;浙江财经大学信息管理与工程学院杭州 310018;湖州师范学院信息工程学院浙江湖州 313000【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.一种基于用户信任机制的个性化协同过滤推荐算法研究 [J], 李明明;马萍萍;代绍庆2.一种改进专家信任的协同过滤推荐算法 [J], 王建芳;刘冉东;谷振鹏;刘永利3.基于社交关系和条件补全的协同过滤推荐算法 [J], 张为民;李坷露;李永丽4.基于多关系社交网络的协同过滤推荐算法 [J], 宾晟; 孙更新5.基于社交网络能量扩散的协同过滤推荐算法 [J], 任永功;王瑞霞;张志鹏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。