一种基于最佳信任路径的协同过滤推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于最佳信任路径的协同过滤推荐方法，针对传统协同过滤算法和融合信任的协同过滤算法进行改进，首先构建用户的信任网络并计算用户间信任度，计算用户间兴趣相似度；结合用户间信任度和用户间兴趣相似度计算用户间综合相似度；根据用户间综合相似度获得最近邻居集；最后预测目标用户对项目的评分从而得到项目推荐结果。本发明方法在计算时对全局用户进行考虑，并且在融合信任推荐算法的基础之上提出多路径信任度算法，在多条信任路径中选择最佳路径代表两用户之间的路径信任度，将路径包含的信任权重关系纳入考虑，提高了推荐准确率以及算法本身的运行效率，其运行时间是现有融合信任推荐算法运行时间的约四分之一。