基于信任关系推导和用户反馈的推荐系统研究

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6、和日益加快的生活节奏使得快速地过滤兀余信息，捕获用户的兴趣成为了很多社会化媒体的一项核必诉求。推荐系统能够有效的利用诸如用户反馈，用户关系，物品内容等多种信息分析用户的偏好，并根据用户喜好过滤信息，从而帮助用户快速获取有效的信息。基本的只基于用户反馈的推荐系统，无论是多类别推荐还是单类别推荐都受反馈过于稀疏的影响而导致效果不佳，。很多研究者通过引入信任关系来提高推荐效果这类基于信任的推荐一方法虽然取得了定的效果，但是仍然存在着诸如如何解决用户关系过于稀疏，如何高效地利用信任关系分别处理多类别推荐和单类别推荐等问题。针对送些

7、问题一，本文提出种首先基于己有的信任关系推导填充原有的信任关系，之后利用新的更完整的信任关系进行推荐的方法。本文的主要工作如下：一１．提出了个基于信任关系推导和用户反馈的推荐系统框架。该框架能够将信任关系推导和用户反馈推理这两项技术有机结合，并有效的解决了用户关系稀疏性，用户反馈稀疏性所带来的种种问题，能够区别处理多类别反馈和单类别反馈推荐。２一．提出了种将非负约束和相似性与己有方法结合的信任推导方法。该技术利用非负约束和相似性扩展了己有的多维信任推测模型，并最终Ｗ回归分析将多种模型组合为一个整体。一３．提出了种基于矩

8、阵分解和狂交正则化的基于信任的多类别推荐模型。该模型能够首先基于已知的信任关