采用信任網(wǎng)絡(luò)增強的協(xié)同過濾算法

　　由于數(shù)據(jù)稀疏性問題的普遍存在，不僅傳統(tǒng)的協(xié)同過濾系統(tǒng)中使用單一相似度進(jìn)行的推薦不具備較高的可信度，而且共同評分項過于稀疏也會導(dǎo)致其推薦性能大打折扣。針對以上問題，提出了一種采用信任網(wǎng)絡(luò)增強的協(xié)同過濾算法（記為ECFATN）。通過引入社會網(wǎng)絡(luò)中常用的信任關(guān)系，即在原始的用戶一項目評分矩陣上，通過信任計算建立用戶間的信任關(guān)系，并使用傳播規(guī)則傳遞信任關(guān)系，構(gòu)建一個用戶信任網(wǎng)絡(luò)；最終使用用戶間的信任度與相似度線性加權(quán)作為新的權(quán)重進(jìn)行推薦。在真實的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測試，實驗結(jié)果表明，ECFATN算法不僅在一定程度上緩解了數(shù)據(jù)稀疏性問題并提高了推薦精度，而且由于信任關(guān)系的引入，對于用戶冷啟動問題也有較大的改善。