异构无线网络中基于信任度的接入选择算法

针对异构无线网络不确定性的特点,提出一种基于信任度的接入选择算法。引入直接信任度、推荐信任度、推荐主体可信度和信任时间戳4个参量计算网络的信任度,利用信任度对网络性能指标进行信任加权。同时,综合考虑用户个人偏好,对网络进行逼近理想解排序,得到最佳接入网络。仿真实验结果表明,该方法综合考虑了网络多种性能指标及其信任度,能提高异构无线网络中用户选择网络的安全性。     

一种新的新浪微博好友推荐算法

鉴于新浪微博现有好友推荐机制的不足,提出一种新的新浪微博好友推荐算法。研究微博社区结构和权威用户对好友推荐的影响。在同一微博社区中,通过查找权威用户,并结合用户之间的兴趣相似度和信任度进行好友推荐。推荐过程中两次计算了用户的兴趣相似度并引入用户间信任度传播模型。通过跟踪多组新浪微博目标用户,将新浪微博提供的好友推荐列表和该算法推荐的好友列表作对比,实验表明该算法具有更好的推荐效果。     

基于标签聚类和兴趣划分的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤算法只根据用户对资源的评分单方面地挖掘用户兴趣,未能对用户兴趣进行划分,忽略了用户兴趣随时间推移发生的变化,影响了推荐质量。为解决上述问题,提出一种能适应用户兴趣变化和有效挖掘用户兴趣的推荐算法。在传统协同过滤算法基础上考虑了标签对推荐的影响,通过标签聚类将用户的兴趣进行划分,并在标签和用户评分2个方面对目标用户的相似用户进行二重选择。考虑到用户可能会因时间的推移发生兴趣变化,在计算标签和评分权重时融入了时间因子,以对其在时间维度上进行修正。实验结果表明,改进后的算法能更好地挖掘用户兴趣,适应用户的兴趣变化,提高推荐精度。     

基于社交网络用户信任度的混合推荐算法研究

为了解决当前社交网络中基于用户信任的Web服务推荐算法存在的覆盖率不足的问题,整合了当前有关直接信任、间接信任及群体信任度的研究思路,对相关的信任度计算方式进行了扩展研究。在此基础上,提出了一种新的混合信任度算法。 实验结果表明,在召回率、用户信任度和用户争议度等指标上该混合推荐算法优于现有算法ModelTrust,证明了该算法具有覆盖率较高的特点,能解决由单一信任度算法数据稀疏性造成推荐结果不佳的问题。     

结合用户聚类与改进用户相似性的协同过滤推荐

协同过滤算法作为一种信息筛选的重要方式,在大数据时代下受到越来越多的关注。但传统的协同过滤算法由于面临着严重的数据稀疏性以及只考虑用户间的评分相似性,导致推荐准确率较低。对此,提出了一种改进的协同过滤算法。利用[K]-means++算法对用户属性进行聚类,从而降低数据的稀疏性;考虑到用户兴趣会随时间发生动态变化,在传统的评分相似性中引入时间因素;将信任误差引入到用户间的信任关系中,从而改善用户信任度;将基于时间因素的评分相似性与改进的用户信任度进行融合,从而提高用户相似性的计算精度。在MovieLens数据集上进行仿真实验,结果表明,该算法能有效地提高推荐的预测准确性。     

基于信任社交圈的好友推荐算法

为体现出在线社交网络中好友推荐时的用户倾向性,并且更真实反映现实生活中人与人之间的关系强度,将用户间的好友关系强度定义为信任度引入到相邻边拓扑信息相似性计算中,并结合用户兴趣模型导出用户社交圈,提出一种好友推荐算法。针对用户社交圈中未考虑好友间信任度的情况,将信任度融入到社交圈重叠程度计算中为用户发现其潜在的好友提供建议。实验结果表明,与基于社交圈相似性和公共朋友相似性的好友推荐算法相比,该算法具有更高的好友推荐准确率。     

基于贝叶斯后验概率和非合作博弈的推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法推荐精度较低等问题,提出一种基于贝叶斯后验概率预测和非合作博弈的个性化推荐算法。采用文件主题模型求取用户与其参加过的所有社交活动的主题分布,利用隐含主题概率分布表征用户兴趣度,根据信任传递机制求取用户的直接信任和间接信任,形成用户间的信任度;将用户的兴趣度和信任度等隐式特征赋予合理的先验分布,利用贝叶斯后验概率预测隐式特征后的显式反馈;依据显式反馈将推荐结果转化为非合作博弈中用户效益最大化的纳什均衡求解。仿真对比实验表明,与其他三种推荐算法相比该算法的查准率至少提高了3.13%,查全率至少提高了2.62%。     

基于双重邻居选取策略的协同过滤推荐算法

协同过滤是电子商务推荐系统中应用最成功的推荐技术之一,但是传统的协同过滤推荐算法存在推荐精度低和抗攻击能力差的缺陷.针对这些问题,提出了一种基于双重邻居选取策略的协同过滤推荐算法.首先基于用户相似度计算的结果,动态选取目标用户的兴趣相似用户集.然后提出了一种用户信任计算模型,根据用户的评分信息,计算得到目标用户对兴趣相似用户的信任度,并以此作为选取可信邻居用户的依据.最后,利用双重邻居选取策略,完成对目标用户的推荐.实验结果表明该算法不仅提高了系统推荐精度,而且具有较强的抗攻击能力.     

基于情景上下文与信任关系的旅游景点推荐算法*

针对现有旅游景点推荐个性化的不足问题,本文提出了一种基于信任关系与于情景上下文的旅游景点推荐算法。首先在传统的协同过滤算法上以用户信任度代替相似度来解决数据稀疏性;其次引入用户情景上下文信息,更全面的反映出用户的个性化需求;最后基于用户的信任度和上下文信息优化,建立一个推荐结果准确度更高的旅游景点推荐模型。模拟实验结果表明,综合考虑信任度和情景上下文信息的推荐策略表现最优。     

基于用户间动态信任关系的推荐算法研究

在电子商务中,用户对商品的决策很大程度上取决于用户间的社会信任关系。传统的推荐算法往往考虑用户间的静态关系,即决策依赖的社会关系图是不变的。实际上,用户对好友的信任度往往随着时间的变化而变化。为了描述动态的信任关系在推荐系统中的作用,提出了一种基于动态信任关系的推荐算法。首先,提出了一种考虑用户的静态兴趣和静态信任关系的产生式模型;然后,分别将时序因素加入到用户兴趣和信任关系的描述,并提出了相应的动态产生式模型。实验表明,提出的算法能很好地描述用户之间信任关系随时间的变化,并且与其它相关算法相比,评价值的预测准确性得到了明显的提高。     

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。     

基于领域敏感兴趣圈的社会化推荐算法

为了更好地融入信任关系对用户评分的影响，并考虑用户兴趣随领域变化的特点，提出了一种基于领域敏感兴趣圈的社会化推荐算法DSC-PMF。DSC-PMF算法通过构造领域敏感兴趣圈（DSC）模型，并结合概率矩阵分解（PMF）推荐算法，对用户进行推荐。DSC模型仅考虑兴趣相似朋友的影响，用信任划分的方法度量了不同朋友的影响程度，同时引入用户领域敏感度来衡量用户受朋友影响的意愿程度。通过在Yelp数据集上的多组对比实验，该算法不仅降低了MAE和RMSE，还提高了系统推荐准确率。     

基于主题的Web文本聚类方法

在推荐系统中,为了在一定程度上减少用户评分数据稀疏对推荐效果的负面影响,提出了一种基于用户共同评分项目数和用户兴趣的协同过滤推荐算法。此算法将用户共同评分项目数和用户兴趣相似度相结合,使用户之间的相似度计算更加准确,为目标用户提供更好的推荐结果。仿真实验结果表明:所提算法比基于Pearson相似度计算方法的算法推荐效果更优,具有更小的平均绝对误差(MAE),表明了其有效性和可行性。     

基于社交信任和标签偏好的景点推荐方法

针对现有的景点推荐算法在处理用户关系时忽视了用户隐性信任和信任传递问题,以及当用户处于新城市时由于缺乏用户历史记录无法做出准确推荐的情况,本文提出一种综合用户信任关系和标签偏好的个性化景点推荐方法.在仅仅考虑用户相似度时推荐质量差的情况下引入信任度,通过挖掘用户隐性信任关系解决了现有研究在直接信任难以获取时无法做出推荐的情况,有效缓解了数据稀疏性和冷启动问题.同时在用户兴趣分析过程中将景点和标签的关系扩展到了用户、景点和标签三者的相互关系,把用户的兴趣偏好分解成对不同景点标签的长期偏好,有效地缓解了缺乏用户历史游览记录时推荐质量不佳的问题.通过在Flickr网站上收集的数据进行实验验证,结果表明本文提出的混合推荐算法有效地提高了推荐精度,在一定程度上缓解了冷启动和新城市问题.     

融合信任因子的多样化电影推荐算法

传统的协同过滤算法过于依赖用户之间的评分,容易出现冷启动和数据稀疏性问题,同时推荐结果单一,针对以上问题,本文提出了一种融合信任因子的多样化电影推荐算法.首先对用户相似度计算方法进行改进,引入用户间信任度关系和属性特征信息.接着使用聚类方法把具有相同兴趣的用户划分在同一社群.最后在评分时综合考虑用户活跃度对电影的推荐度,引入惩罚因子,从而为目标用户提供个性化、多样化的电影推荐.实验结果表明,本文提出的算法在推荐精度和多样性指标上均有所提高,有较好的推荐效果.     

融合用户信任度的概率矩阵分解群组推荐算法

利用推荐系统进行群组推荐时,群组成员之间的交互关系对推荐结果有很大影响,但传统的群组推荐算法较少考虑用户信任度的重要性,致使社交关系信息不能得到充分利用。在群组融合时考虑群组内用户间的交互关系,提出一种基于用户信任度和概率矩阵的群组推荐算法。在获取用户信任度数据后,使用概率矩阵分解（PMF）算法补全信任度矩阵并进行归一化处理,得到相似度矩阵,同时在后验概率计算过程中加入用户间的信任度因素,通过极大化后验概率获得预测评分。在此基础上,对群组中用户的权重进行归一化处理,使用基于用户交互关系的权重策略融合群组成员偏好,得到最终的推荐结果。在Epinions和FilmTrust数据集上的实验结果表明,该算法可使融合结果更具群组特性,同时提高推荐结果的可靠性和可解释性,且均方根误差和命中率均优于PMF、NeuMF、RippleNet等对比算法。     

融合时间加权信任与用户偏好的协同过滤算法

针对现有的协同过滤推荐算法中存在评分数据稀疏和用户兴趣动态变化的问题,提出了融合时间加权信任与用户偏好的协同过滤算法.考虑到用户评分时间的不均匀,对时间权重进行改进,并将其融入到直接信任计算中,缓解用户兴趣动态变化的问题.通过信任传递得到的间接信任以及建立用户对项目标签的偏好矩阵得到用户之间的偏好相似度来缓解数据的稀疏...     

混合协同过滤算法中用户冷启动问题的研究

在推荐系统中,用户冷启动问题是传统协同过滤推荐系统中一直存在的问题。针对这个问题,在传统协同过滤算法的基础上,提出一种新的解决用户冷启动问题的混合协同过滤算法,该算法在计算用户相似性时引入用户信任机制和人口统计学信息,综合考虑用户的属性相似性和信任相似性。同时,算法还在用户近邻的选取上做了一些改进。实验表明该算法有效缓解了传统协同过滤推荐系统中的用户冷启动问题。     

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。     

基于用户兴趣和社交信任的聚类推荐算法

个性化推荐系统中使用最广泛的算法是协同过滤算法,针对该算法存在的数据稀疏和扩展性差问题,提出了一种基于用户兴趣和社交信任的聚类推荐算法。该算法首先基于聚类技术根据用户评分信息将具有相同兴趣的用户聚为一类,并建立基于用户兴趣相近的邻居集合。为了提高兴趣相似度计算的准确性,采用了修正余弦计算公式来消除评分标准的差异问题。然后,引入信任机制,通过定义直接信任、间接信任、传递路径和计算方法来度量社交网络用户之间隐含的信任值,将社交网络转换为信任网络,依据信任程度来创建基于社交信任的邻居集合。通过加权的方式将基于两种邻居集合的预测值融合起来为用户产生项目的推荐。在Douban数据集上进行仿真实验,确定了最优的协调因子值和分类数值,并与基于用户的协同过滤算法和基于信任的推荐算法进行对比,实验结果表明,所提算法的平均绝对误差(MAE)减少了6.7%,准确率(precision)、覆盖(recall)和F1值分别增加了25%、40%和37%,有效提高了推荐系统的推荐质量。