一种面向排序预测的社会化推荐方法

摘要

本发明公开了一种面向排序预测的社会化推荐方法，该方法通过利用用户和项目隐含特征，进一步提高了排序预测的精度。首先利用PL模型将项目的潜在特征和使用LFM提取的用户潜在特征进行建模；之后利用用户作为信任者和受托者特征来构建多维信任模型；最后将两者联合建模，构建排序预测模型，接着对模型进行优化处理，从而得到最优的前N个推荐列表。该方法是在考虑社交网络结构信息的同时，将用户两个不同的角色作为信任者和受托者建模，从而将社会信息结合到推荐中，这使得数据稀疏的情况下也能带到达到优化推荐结果的目的。