融合多元信任关系的新型推荐模型

作者：鲜征征; 陈艺瀚; 陆寄远; 刘宇熹; 黄晓宇

来源：控制工程, 2023, 30(10): 1900-1911.

DOI：10.14107/j.cnki.kzgc.20210399

• 推荐系统
• 序列推荐
• 矩阵分解
• 多元信任
• 社交相似度

现有的基于信任关系的推荐模型大多用于预测缺失的“用户-物品”评分，未考虑信任关系自身的多样性。基于此，研究了考虑多元信任关系的物品序列推荐的矩阵分解模型。首先，针对社交网络中目标用户可分别作为信任者和受信任者2种情形，提出相应的信任者相似度因子模型(truster factored similarity model,TrusterFSM)和受信任者相似度因子模型(trustee factored similarity model, TrusteeFSM)；然后，通过融合两者获得最终的信任相似度因子模型(trust factored similarity model, TrustFSM),TrustFSM引入了物品偏置、用户偏置、物品相似度、用户相似度和社交相似度的影响。最后，基于真实数据集的实验结果表明，TrustFSM获得了最优的推荐效果，所提3种模型的性能优于现有模型（有/无引入信任者信息）。

• 单位
  广东金融学院; 华南理工大学