融合信任信息的欧氏嵌入推荐算法

为了改善推荐系统存在的稀疏性和冷启动问题，提出一种融合信任信息的欧氏嵌入推荐（TREE）算法。首先，利用欧氏嵌入模型将用户和项目嵌入到统一的低维空间中；其次，在用户相似度计算公式中引入项目参与度和用户共同评分因子以度量信任信息；最后，在欧氏嵌入模型中加入社交信任关系正则化项，利用不同偏好的信任用户约束用户的位置向量并生成推荐结果。实验将TREE算法与概率矩阵分解（PMF）、社会正则化（SoReg）模型、社交的矩阵分解（SocialMF）模型、社交信任集成模型（RSTE）四种算法进行对比，当维度为5和10时，在Filmtrust数据集上TREE算法的均方根误差（RMSE）比最优的RSTE算法分别降低了1.60%、5.03%，在Epinions数据集上TREE算法的RMSE比最优的社交矩阵分解模型（SocialMF）算法分别降低了1.12%、1.29%。实验结果表明，TREE算法能进一步缓解稀疏和冷启动问题，提高评分预测的准确性。     

融合信任关系与评论文本的矩阵分解推荐算法

针对推荐系统中用户评分数据稀疏所导致推荐结果不精确的问题,本文尝试将用户评分、信任关系和项目评论文本信息融合在概率矩阵分解方法中以缓解评分数据稀疏性问题.首先以共同好友数目及项目流行度改进皮尔逊用户偏好相似程度并将其作为用户间的直接信任值,然后考虑用户间信任传播过程中所有路径的影响构建新的信任网络;其次通过BERT预训练(Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding)模型提取项目的评论文本向量,构造项目的评论文本特征矩阵;最后基于概率矩阵分解(Probabilistic Matrix Factorization,PMF)模型融合用户的评分数据、用户的信任关系以及项目的评论文本信息进行推荐.通过不断的理论分析并在真实的Yelp数据集上进行实验验证,均表明本文算法的有效性.     

基于用户信任和兴趣的概率矩阵分解推荐方法

传统协同过滤推荐算法存在数据稀疏性、冷启动、新用户等问题.随着社交网络和电子商务的迅猛发展,利用用户间的信任关系和用户兴趣提供个性化推荐成为研究的热点.本文提出一种结合用户信任和兴趣的概率矩阵分解（STUIPMF）推荐方法.该方法首先从用户评分角度挖掘用户间的隐性信任关系和潜在兴趣标签,然后利用概率矩阵分解模型对用户评分信息、用户信任关系、用户兴趣标签信息进行矩阵分解,进一步挖掘用户潜在特征,缓解数据稀疏性.在Epinions数据集上进行实验验证,结果表明,该方法能够在一定程度上提高推荐精度,缓解冷启动和新用户问题,同时具有较好的可扩展性.     

基于信任计算和矩阵分解的推荐算法

基于矩阵分解的推荐算法普遍存在数据稀疏性、冷启动和抗攻击能力差等问题.针对上述问题,文中提出信任加强的矩阵分解推荐算法.首先,借鉴社会心理学中的信任产生原理,提出基于用户信誉度的信任扩展方法,缓解信任数据的稀疏性问题.然后,基于社交同质化原理,利用信任用户对评分矩阵分解过程中的用户潜在因子向量进行扩展,解决评分数据的稀疏性和新用户的冷启动问题.同时,利用信任关系对目标优化函数进行规格化约束,提高评分预测的准确性.基于通用测试数据集Epinions的实验表明,文中方法在推荐性能方面具有明显改善,可以有效解决数据稀疏性问题和冷启动问题.     

基于社交信任的概率矩阵因子分解推荐算法

针对评分矩阵和信任矩阵的稀疏性以及推荐精度不高等问题，提出基于社交信任的概率矩阵因子分解推荐算法PMFTrustSVD。该文采用概率矩阵分解算法对信任矩阵进行分解，分别获得用户作为信任者和被信任者的潜在社交偏好；根据用户在作为信任者或被信任者时的偏好不同，将TrustSVD算法中的无向信任矩阵修正为有向矩阵；融合两种算法来预测用户的评分矩阵。在FilmTrust数据集上实验结果表明，该算法优于现有基准算法，能有效缓解用户信任矩阵稀疏的问题并提高推荐精度。     

融合信任传播和奇异值分解的社会化推荐算法

针对用户信任矩阵中的数据稀疏问题,设计用户信任关系的传播规则,根据该规则计算用户之间的信任度,填充用户信任矩阵。在此基础上,结合用户信任传播算法和奇异值分解模型,提出一种社会化推荐算法,将用户评分矩阵与信任关系矩阵相结合,提高推荐系统的预测准确率。在Epinions和Filmtrust公开数据集上的实验结果表明,该算法相比传统推荐算法具有更高的推荐质量。     

融合信任和基于概率矩阵分解的推荐算法

针对推荐精度不准确、数据稀疏、恶意推荐的问题，提出融合信任基于概率矩阵分解（PMF）的新推荐模型。首先，通过建立基于信任的协同过滤模型（CFMTS）将改进的信任机制融入到协同过滤推荐算法中。信任值通过全局信任及局部信任计算获得，其中局部信任利用了信任传播机制计算用户的直接信任值和间接信任值得到，全局信任采用信任有向图的方式计算得到。然后，将信任值与评分相似度融合以解决数据稀疏、恶意推荐的问题。同时，将CFMTS融入到PMF模型中以建立新的推荐模型——融合信任基于概率矩阵分解模型（MPMFFT），通过梯度下降算法对用户特征向量和项目特征向量进行计算以产生预测评分值，进一步提高推荐系统的精准度。通过实验将提出的MPMFFT与经典的PMF、社交信息的矩阵分解（SocialMF）、社交信息的推荐（SoRec）、加权社交信息的推荐（RSTE）等模型进行了结果的对比和分析，在公开的真实数据集Epinions上MPMFFT的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）比最优的RSTE模型分别降低2.9%和1.5%，同时在公开的真实数据集Ciao上MPMFFT的MAE和RMSE比最优的SocialMF模型分别降低1.1%和1.8%，结果证实了模型能在一定程度上解决数据稀疏、恶意推荐问题，有效提高推荐质量。     

复杂网络环境下基于信任传递的推荐模型研究

针对推荐系统中普遍存在的数据稀疏和冷启动等问题,本文结合用户自身评分与用户的社会信任关系构建推荐模型,提出了一种基于信任关系传递的社会网络推荐算法（Trust transition recommendation model,TTRM）.该方法首先通过计算信任网络中节点的声望值与偏见值来发现信任网络中的不可信节点,并通过对其评分权重进行弱化来减轻其对信任网络产生的负面影响.其次,算法又利用朋友的信任矩阵对用户自身的特征向量进行修正,解决了用户特征向量的精准构建及信任传递问题.同时为了实现修正误差的最小化,算法利用推荐特性进行用户相似度计算并通过带有社会正则化约束的矩阵分解技术实现社会网络推荐.实验结果表明,TTRM算法较传统的社会网络推荐算法在性能上具有显著提高.     

基于用户模糊聚类的综合信任推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法通常存在的数据稀疏和冷启动问题,根据用户间的信任关系,提出基于模糊C均值聚类的综合信任推荐算法。采用评分数据和信任数据计算用户间的隐式信任值和显式信任值,利用显隐式信任得到综合直接信任值,基于信任的传递特性获得Jaccard全局信任值,最终通过动态结合综合直接信任与Jaccard全局信任获取综合信任值,同时将信任机制融入模糊C均值聚类算法实现对目标用户的精准推荐。在FilmTrust真实数据集上的实验结果表明,该算法有效缓解了数据稀疏和冷启动问题,并且相比传统协同过滤推荐算法具有更高的推荐质量。     

基于信任和概率矩阵分解的协同推荐算法研究

为了解决推荐系统的冷启动和数据稀疏性问题,研究人员利用用户之间的信任关系,提出了多种基于信任的协同推荐算法,这些方法提高了推荐覆盖率,然而推荐精确度却有所降低。因此,本文综合考虑用户之间的信任关系和用户的潜在特征,提出了基于信任和概率矩阵分解的协同推荐算法,首先通过融入用户的相似性、影响力、专业性等知识,计算用户之间不对称的信任关系;然后结合概率矩阵分解模型进行评分预测;最后在数据集上进行实验测试评估,实验表明该算法可以有效提高推荐结果的精确度。     

融合双重正则化机制的低秩矩阵分解推荐模型

基于矩阵分解技术的社会化推荐通过加入用户信任关系来加强学习准确性,但忽略了物品之间的关联信息在模型分解过程中对用户兴趣的影响。对此首先提出在物品相似度计算方法中加入用户参与度进行改进,并构建了融合物品关联正则项和信任用户正则项双重约束的矩阵分解推荐模型,在优化隐式特征矩阵过程中体现了物品之间的关联信息对推荐的重要影响。最后通过对两个不同稀疏级别的数据集的实验证明,相比主流的矩阵分解模型,提出的双重正则项的矩阵分解模型能够提高稀疏数据集上预测评分的准确性,并能明显缓解用户冷启动问题。     

融合用户信任模型的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐是电子商务系统中最为重要的技术之一.随着电子商务系统中用户数目和商品数目的增加,用户-项目评分数据稀疏性问题日益显著.传统的相似度度量方法是基于用户共同评分项目计算的,而过于稀疏的评分使得不能准确预测用户偏好,导致推荐质量急剧下降.针对上述问题,本文考虑用户评分相似性和用户之间信任关系对推荐结果的影响,利用层次分析法实现用户信任模型的构建,提出一种融合用户信任模型的协同过滤推荐算法.实验结果表明： 该算法能够有效反映用户认知变化,缓解评分数据稀疏性对协同过滤推荐算法的影响,提高推荐结果的准确度.     

用户非对称信任关系的推荐算法

数据稀疏性是目前协同过滤面临的主要挑战之一。用户间的信任关系为推荐系统提供了有用的附加信息。已有工作主要采用直接信任关系作为附加信息,对间接信任关系考虑得较少。针对这一情况,提出一种融合直接和间接的用户非对称信任关系的推荐算法(ATRec)。首先,构建一种信任传递机制,并利用该机制获得用户间的间接非对称信任关系。其次,根据直接和间接非对称信任关系获得每个用户的信任集合。最后,利用信任集合、最近邻的评分和好评阈值计算出商品的受欢迎程度,进而获得对用户的top-N推荐列表。在真实数据集上的实验结果表明,该算法比主流的推荐算法在top-N推荐性能上有更好的表现。     

基于信任关系和项目流行度的矩阵分解推荐算法

针对现有推荐系统推荐覆盖范围不高的问题,提出一种融合项目流行度和用户信任关系的矩阵分解推荐算法。合并用户-项目评分矩阵和用户-用户信任关系矩阵,通过矩阵分解的方式同时传递信任和推荐项目,极大提高了推荐算法的覆盖率,但损失了现有方法8%左右的精度。将项目流行度作为权重因子,引入到高稀疏性的用户-项目评分矩阵中,根据项目流行度对用户评分项目和未评分项目分别进行加权处理,提高了推荐算法的准确率。通过在Epinions数据集上的对比实验结果表明,该算法在大幅度改善推荐覆盖率的同时,保证了推荐的准确率,能够给于用户更好的推荐效果。     

采用信任网络增强的协同过滤算法

由于数据稀疏性问题的普遍存在,不仅传统的协同过滤系统中使用单一相似度进行的推荐不具备较高的可信度,而且共同评分项过于稀疏也会导致其推荐性能大打折扣。针对以上问题,提出了一种采用信任网络增强的协同过滤算法(记为ECFATN)。通过引入社会网络中常用的信任关系,即在原始的“用户-项目”评分矩阵上,通过信任计算建立用户间的信任关系,并使用传播规则传递信任关系,构建一个用户信任网络。最终使用用户间的信任度与相似度线性加权作为新的权重进行推荐。在真实的数据集上进行测试,实验结果表明,ECFATN算法不仅在一定程度上缓解了数据稀疏性问题并提高了推荐精度,而且由于信任关系的引入,对于用户冷启动问题也有较大的提升。     

融合信任关系和用户项目二部图的推荐算法

传统冷启动和数据稀疏性问题是推荐系统面临的两大难题。现有的大多数基于矩阵分解的推荐方法将用户孤立对待,忽略了用户之间的信任关系,从而导致推荐性能低效。提出一种融合信任关系和用户项目二部结构的矩阵分解推荐方法。该方法在对评分矩阵进行分解的基础上,加入用户信任关系和用户项目二部图结构信息,采用梯度下降算法训练模型参数。Epinions数据集上的对比实验表明,该方法有效提高了推荐系统的准确性和可靠性,尤其在冷启动和稀疏数据情况下,其推荐精度明显优于传统的推荐方法。     

基于信任传递机制的三支推荐

为了解决社交网络直接信任关系稀疏性问题,并降低协同过滤算法的推荐成本,文中提出基于信任传递机制的三支推荐算法.首先构建信任传递机制,获取用户的间接信任关系,扩展用户的社交网络,并使用二部图网络结构计算用户间双向影响因子.然后,将双向影响因子作为约束项,设计目标函数进行矩阵分解.最后引入三支决策思想,考虑推荐过程中的误分类代价与推广代价,构建基于目标函数的三支推荐算法.在Filmtrust、Epinions数据集上的实验表明,文中算法性能较优.     

基于信任和矩阵分解的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性和冷启动问题,提出一种基于信任和矩阵分解的协同过滤推荐算法。提出一种基于用户评分值的隐式信任计算方法,该方法综合考虑用户的相似性和交互经验,运用信任传播方法使不存在直接信任的用户获得间接信任;通过动态因子将显式信任和隐式信任融入到SVD++算法当中。FilmTrust数据集下的实验表明,与其他矩阵分解推荐算法相比,该方法具有更好的预测效果,在冷启动用户的评分预测上也有很好的表现。     

基于评分填充与信任信息的混合推荐算法

针对推荐系统的数据稀疏性导致的推荐效果不佳的问题,提出一种基于评分填充与信任信息的混合推荐的算法RTWSO（Real-value user item restricted Boltzmann machine Trust WSO）。首先,使用改进的受限玻尔兹曼机模型对评分矩阵进行填充,以缓解评分矩阵的稀疏性问题;其次,从信任关系中提取信任与被信任关系,并通过基于矩阵分解的隐含信任关系相似度来解决信任信息稀疏的问题,而且对原有算法进行了包含信任信息的修正,以提高推荐准确度;最后,通过加权Slope One（WSO）算法对矩阵填充与信任相似度信息加以整合,并对评分数据进行预测。在Epinions与Ciao数据集中验证算法性能,可见所提出混合推荐算法较组成算法在推荐准确度上提升3%以上,较现有社会化推荐算法SocialIT（Social recommendation algorithm based on Implict similarity in Trust）在推荐准确度上提升1.2%以上。实验结果表明,所提出的基于评分填充与信任信息的混合推荐算法在一定程度上提高了推荐准确度。     

最大流信任关系发现方法?

从互联网海量信息中快速准确地获取有效的信息变得非常重要。依据用户间信任关系给出推荐是一种非常有效的快速获取信息的方法,然而用户间信任关系通常非常的稀疏,很难为用户找到合适的信任关系,极大地影响了推荐效果。提出将扩展用户信任关系的过程转化成求解用户间信任最大流的问题,通过求解用户集合中的最大流得到用户信任关系。在Epinions数据集上的实验结果表明,基于最大流求解的信任关系给出的推荐比基于概率的矩阵分解、社会推荐、基于信任和不信任推荐方法有更好的效果。