一种融合项目信息与信任机制的协同过滤算法

针对现有方法未能考虑用户社会地位和信任对象的差异及用户相似性在面对不同项目时不能自适应变化的问题，提出一种融合项目信息与信任机制的协同过滤算法CF-PIC。首先，将项目按照所属领域进行划分，综合考虑用户在不同领域内的全局信任度和局部信任度，构建特定领域的信任网络；然后，将项目间相似性融入Pearson相关系数，计算用户面对不同项目时的偏好程度，以更加精确地捕获其近邻信息；最后，对目标用户进行TOP-N推荐。在真实数据集Epinions上的大量实验表明，该算法的推荐性能相较于经典的协同过滤算法和融入单一信息的算法有了大幅提高。