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。