融合标签传播和信任扩散的个性化推荐方法

信任网络能模拟现实社会,因此其用户间的信任数据可用于推荐算法,但同时也面临数据稀疏的问题,推荐效果较差。针对该问题,提出融合标签传播和信任扩散的个性化推荐方法。设计基于标签传播的大社区发现算法,得到独属于每个用户的大社区。根据各用户所属大社区内用户间的信任网络,给出信任预处理算法,预测用户新的信任关系,从而扩展用户的信任网络,并利用混合信任扩散算法,使用户及其所在大社区内其他用户之间的信任度更趋差异化。使用Epinions.com上的数据集进行实验,结果表明,与普通信任网络推荐方法相比,该方法的推荐准确度有明显提高。