一种基于信任矩阵的协同过滤推荐方法

协同过滤算法是当今电子商务推荐系统中主要采用的技术之一,然而用户-物品矩阵的稀疏性问题却是协同过滤算法的主要限制之一。为了解决这一问题,文章提出了一种基于信任的协同过滤算法。该方法利用用户对物品的评分来计算用户间的直接信任,然后基于信任推理生成信任矩阵,以找到最近的邻居并为用户进行推荐。与传统的协同过滤算法相比,提出的方法能够利用额外的信息来帮助缓解稀疏性问题。实验结果表明,该算法可以显著改善推荐性能。