交易价格： 面议
类型： 非专利
技术成熟度： 正在研发
交易方式： 许可转让
联系人： 南京邮电大学
所在地：江苏南京市
一种基于信任关系的物品推荐系统。
成果介绍：
本发明公开了一种基于信任关系的物品推荐算法和系统。结合用户信任关系 和协同过滤技术，并提出一种信任传递模型，旨在解决电商平台对新用户无法准 确定位的“冷启动”问题及数据稀疏问题。所述的推荐系统主要包括如下模块： 用户建模模块、推荐对象建模模块、推荐算法模块。着重用户建模模块，包括旧 用户历史记录及新用户与旧用户之间的关系。
首先，建立用户模型和物品模型、建立旧用户-物品评分模型、用户-用户信 任模型，确定被推荐用户。
其次，根据用户-用户信任模型，初始信任模型定义为直接信任。系统定义 如果用户 A 直接信任用户 B，用户 B 直接信任用户 C，且用户 A 在初始状态和用 户 C 没有直接信任关系，那么定义用户 A 间接信任用户 C，这种情况为 1 步传递, 计算出被推荐用户的所有信任关系。
最后，对于旧用户，根据旧用户-物品评分模型计算出被推荐用户与其他旧 用户的相似度，结合被推荐用户的信任关系，整合得出被推荐用户的最相似用户集；对于新用户，根据新用户与旧用户之间信任关系计算出被推荐用户的最相似 用户集。然后在最相似用户集上利用协同过滤算法预测物品评分，将高评分物品作为推荐。
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