琚春华^1,3，顾秋阳²，李坚^1,3

1. 浙江工商大学管理工程与电子商务学院, 杭州 310018; 2. 浙江工业大学管理学院,杭州 310023;3. 浙江工商大学现代商贸研究中心, 杭州 310018

出版日期:2021-01-25发布日期:2021-03-11

Research on Application Recommendation Method Integrated with Social and Trust Relationship of Users

JU Chunhua ^1,3 ,GU Qiuyang ² ,LI Jian ^1,3

1. School of Management Engineering and E-business, Zhejiang Gongshang University, Hangzhou 310018; 2. School of Management, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023; 3. Department of Modern Business Research Center,Zhejiang Gongshang University, Hangzhou 310018

Online:2021-01-25Published:2021-03-11







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随着近年来互联网技术的快速发展, 应用获取平台都面临着信息过载的问题. 面对大量应用, 解决用户不能快速准确地找到满足其偏好的应用的问题迫在眉睫. 已有的如Cosine、Pearson等协同过滤方法普遍存在稀疏性、冷启动和可扩展性等问题, 从而对推荐结果产生影响. 文章在考虑用户社 交关系、偏好及信任关系的基础上, 提出了融合用户社交关系与信任关系的应用推荐方法. 该方法融合用户社交关系、点赞与标签等特征及其对应用的偏好计算相似度, 并基于好友的信任关系与用户声誉计算信任度, 最终将相似关系与信任关系进行有效结合, 实现应用推荐. 实验结果表明: 所提应用推荐方法能更好的体现用户间的社交与信任关系, 且能有效提高应用推荐的有效性与准确度.

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