基于信任網絡的協同過濾算法研究.pdf

1、互連網的迅猛發(fā)展帶來了日益嚴重的信息過載問題，推薦系統通過挖掘、分析用戶與物品間的關系，向用戶推薦其最可能感興趣的物品，是解決信息過載問題的有效工具之一。傳統協同過濾算法是推薦系統中應用最廣泛的推薦算法，但仍存在諸如數據稀疏問題、冷啟動問題等亟待解決的問題。隨著以Facebook、Twitter為代表的各種在線社會網絡的紛紛涌現，基于信任的協同過濾算法通過在傳統協同過濾算法中引入社會網絡中的信任機制，可以有效改善上述問題，成為推薦領域的

2、一個重要研究方向。
　　信任推理是基于信任的協同過濾算法中的核心部分，現有信任推理算法假設信任網絡中各條路徑相互獨立，忽略了路徑間的依賴關系，導致信任關系的重復計算，從而影響推薦的準確度。通過對信任網絡中依賴關系的分析，提出一種基于分層搜索的依賴關系處理算法。該算法利用寬度優(yōu)先算法消除信任網絡中的完全依賴關系，然后以深度優(yōu)先算法融合信任網絡中的部分依賴關系并進行信任推理計算。分析表明，基于分層搜索的依賴關系處理算法具有較好的時間復