基于双向稀疏信任的推荐方法

摘要

本发明涉及互联网、个性化推荐，为有效地解决推荐精度不佳的问题，从而提高推荐系统的效率和准确度，本发明，基于双向稀疏信任的推荐方法，第一部分是使用卡兹指标模拟信任的传播和聚合从而得到传递后的信任值：首先，用邻接矩阵的形式表示信任关系；其次，对于矩阵中未知的信任关系采用基于全局节点作为评估指标分别从信任传播和信任聚合两个角度预估信任在社交网络中的传递值，最后将传递后的信任值进行归一化处理，未知的信任关系被划分为明确的信任关系和不信任关系；第二部分双向稀疏信任推荐模型：将初始信任关系和传递后的信任关系均融入奇异值分解SVD++模型中。本发明主要应用于互联网个性化推荐场合。