基于信任网络条件传递与归并的推荐算法

传统协同过滤推荐系统的缺点在于通常用户对商品的评价是非常稀疏的。信任推荐系统可有效解决这些问题,但性能还有待提升。为进一步提高算法性能,提出一种基于信任网络条件传递与归并的推荐算法。算法引入有条件的信任传递对搜索路径进行过滤,同时在算法中引入奖惩机制以进一步提高算法的准确率。算法针对准确率和覆盖率指标进行实验,与协同过滤算法、TidalTrust算法以及矩阵分解算法进行实验对比,结果表明算法在两项指标上都有进一步的提升。