基于一跳信任模型的协同过滤推荐算法-论文.pdf

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1、第36卷第6期通信学报、，0l_36No．62015年6月JournalonCommunieationsJune2015doi：10．11959／j．issn．1000-436x．2015130基于一跳信任模型的协同过滤推荐算法王兴茂，张兴明，邬江兴(国家数字交换系统工程技术研究中心，河南郑州450002)摘要：基于社会信任网络的协同过滤推荐算法存在节点之间多下一跳带来的复杂路径选择和信任弱传递问题。针对这2个问题，给出基于项目的一跳信任模型，该模型通过用户对项目信任度的计算，定义用户的直接和间接社会信任属性，然后一

2、步跳转计算用户之间的直接和间接信任距离，进而计算用户之间的信任度。基于此模型设计推荐算法，同时分析了信任度与传统相似度的理论关系并二维拟合。仿真实验表明，该算法提高了推荐准确度(约0．02MAE)，降低了训练时间(约50％)。关键词：推荐算法；一跳信任模型；信任距离；信任度中图分类号：TP393文献标识码：ACollaborativefilteringrecommendationalgorithmbasedonone-jumptrustmodelWANGXing—mao，ZHANGXing—ming，WUJiang—

3、xing(NmionalDigitalSwitchingSystemEngineeringandTechnologicalR&DCenter，Zhengzhou450002，China)Abstract：Acollaborativefilteringrecommendationalgorithmbasedonthetrustnetworkofsocialbringstwoproblemsthatthechoiceofcomplexpathsbetweennodesandtheweaktransferingoftrus

4、t．Towardtothesetwoproblems，aone-jumptrustmodelbasedonitemswasputforward，themodelcalculatedthetrustbetweenusersanditems，definedtheconsumer’Strustattributevectorofsocialandcalculatedthedirectandindirectdistanceone-jumpbyitems，andthencalculatedthetrustbetweenusers

5、．Acollaborativefilteringalgorithm(OneJ-TCF)isdeginedbasedonthemodel，more-overanalysedandreorganizedtherelationbetweentrustandsimilarity．Theexperimentsshowthatthisalgorithmim-provesthedegreeofaccuracy(reducingabout0．02MAE)，andsavesabout50％trainingtimeatthesameti

6、me．Keywords：recommendationalgorithm；one-jumptrustmodel；trustdistance；trustPoloMassa等【6J最早开始对协同过滤推荐系统1引言中的信任问题进行研究，“撬开”了推荐系统中信推荐系统能够根据用户的偏好进行推荐，这种任研究的大f-j。Avesani等基于社会信任网络，采能力缓和了“信息爆炸”加重的传统广告式的“广用一定长度的路径值来计算目标用户和其他用户播骚扰”，已经成为学术研究的一个热点。协同之间的信任值；Yuan等[8】将社会中的朋友关系、

7、用过滤是推荐系统中应用最广泛的推荐算法【4J，但随户参加的群组信息及用户选择项目的信息联合构着互联网的爆炸式扩张，传统的协同过滤推荐系统建3种节点类型的信任网络图，采用基于图的随机普遍存在数据稀疏性的问题。将社会网络中人与人游走方法产生推荐结果；Jebrin等采用用户之间的之间的信任关系应用到推荐系统中【5】，能够有效地信任信息和用户对项目的评分信息来对用户进行缓解数据稀疏性问题。推荐；Ma等【l0J提出将社会信任作为一个推荐的约束，收稿日期：2014．06．04；修回日期：2014．11．25基金项目：国家重点基础

8、研究发展计划(“973”计划)基金资助项目(2012CB315901)；国家高技术研究发展计划(“863”计划)基金资助项目(2011AA01A103r)FoundationItems：TheNationalBasicResearchProgramofChina(973Program)(2012cB3159O1)；TheNationalHigh