信任路径生成研究

发布时间：2020-07-16 16:20

【摘要】：互联网技术的快速发展使得人们享受着方便快捷的服务,但也使得用户获取真正需求的信息愈加困难。推荐系统的产生缓解了该问题,其后续不断发展也使其成为用户快速获取有价值信息的重要渠道。传统的基于协同过滤的推荐系统在推荐时主要基于客观的项目相似度以及用户相似度与历史行为,会受到数据稀疏和冷启动等问题的影响,推荐效果不甚理想。基于信任的推荐系统以用户间信任关系为基础进行信任预测并以此作为项目推荐的参考依据,使推荐系统的推荐结果既具有合理的可解释性又具有较高的准确性,一定程度上可以解决上述问题。近年来,将信任机制与机器学习、数据挖掘与知识发现等领域相结合应用于推荐系统成为研究的热点。针对传统推荐系统模型存在的数据稀疏以及冷启动的问题,本文将信任机制理论应用于社交网路,提出了加权启发式鲁棒性信任路径生成算法,通过将启发式搜索算法应用于信任网络进行解路径寻找,并用得到的解路径进行信任预测。该模型以信任传递为理论基础,将经典A~*搜索算法的启发函数进行加权处理以找到合理的信任路径,使预测结果更加符合现实。本文进而研究了信任在传递过程中的动态变化,信任的固有属性决定了其值会随着路径长度以及时间等客观因素而发生改变,从而引入了衰减因子描述这一过程,给出了衰减公式。实验验证了利用加权启发函数找到具有鲁棒性解路径在信任预测方面的优势,同时也对信任预测结果的准确性进行了相应的分析。
【学位授予单位】：烟台大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.3

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本文编号：2758227