基于多元信用评估的用户偏好预测方法

摘要

本发明提供一种基于多元信用评估的用户偏好预测方法，属于互联网用户偏好预测技术领域。该方法首先构建目标用户与其他用户间的信任邻接矩阵以及目标用户与商品间的评分稀疏矩阵；根据信任邻接矩阵和评分稀疏矩阵，获取目标用户的综合信任度和重要度，并对其分别进行归一化处理；根据所述归一化处理后的综合信任度和重要度，建立目标用户对商品的评分预测模型，构造评分预测模型的目标函数，通过梯度下降法优化目标函数，获取用户偏好向量和商品特征向量；根据用户偏好向量和商品特征向量，计算目标用户偏好。本发明考虑了用户间的直接信任关系以及通过中介用户传递的间接信任关系，剔除了恶意用户对偏好预测的影响，计算复杂度小，预测更加准确。