[发明专利]一种基于最佳信任路径的协同过滤推荐方法

权利要求书

1.一种基于最佳信任路径的协同过滤推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.构建用户的信任网络并计算用户间信任度，其中用户间信任度包括：按照当前用户的信任数据所属信任路径类型，对应求出用户间路径信任度，再结合用户间共同感兴趣因子，得出用户间信任度；所述信任路径类型包括直接路径信任和间接路径信任，其中间接路径信任包括单路径信任和多路径信任；

S2.计算用户间兴趣相似度；

S3.结合用户间信任度和用户间兴趣相似度计算用户间综合相似度；

S4.根据用户间综合相似度获得最近邻居集；

S5.预测目标用户对项目的评分从而得到项目推荐结果；

所述步骤S1中用户间路径信任度的计算公式为：

其中S(A,K)表示用户A和用户K间路径信任度；

Dirtrust(A,K),path(A,K)＝1表示当用户A到用户K可达的直接路径长度为1时，直接路径信任度为Dirtrust(A,K)；

Optitrust(A,K),path(A,K)＝ε表示当用户A到用户K的可达路径有多条，且可达路径长度小于或等于阈值ε时，计算得到其中的最佳路径并得出间接路径信任度为Optitrust(A,K)；

0.01,path(A,K)ε表示当用户A到用户K的可达路径有多条，且可达路径长度大于阈值ε时，用户间路径信任度为0.010；

0，path(A，K)≈∞表示当用户A到用户K没有可达路径或可达路径长度为无限长时，用户间路径信任度为0；

所述的当用户A到用户K的可达路径有多条，且可达路径长度小于或等于阈值ε时，最佳路径的计算公式为：

其中Indtrust(A,K)表示用户A与用户K的单路径信任度，Doutrust(A,K)表示用户A与用户K的多路径的专家路径信任度，Multrust(A,K)表示用户A到用户K是多路径而无法选出最佳路径，即可达路径中最短路径的长度相同，且各可达路径的中间用户的威望值相等时，采用加权平均法计算的多路径信任度；

其中，用户A与用户K的单路径信任度Indtrust(A,K)的计算方法为：

其中t₁，t₂，t₃…t_n分别表示可达路径的中间用户，Dirtrust(A,t₁)表示用户A与用户t₁之间有直接路径信任，Len(A,K)表示可达路径的长度；

其中，用户A与用户K的多路径的专家路径信任度Doutrust(A,K)的计算方法为：

在每条可达路径中，分别计算用户A与用户K间可达路径中的中间用户u_i的威望值：

其中Indg(G,A)表示用户A的入度数，Min(Indg(G,.)表示用户A的信任网络图入度数最小值；Max(Indg(G,.)表示用户A的信任网络图入度数最大值；

在每条可达路径中，分别计算用户A与用户K间路径中所有中间用户的威望值的均值E_pre：

其中E_pre(A,K)表示用户A与用户K间可达路径中所有中间用户的威望值的均值，pre(N_i)表示用户A与用户K间可达路径中的中间用户的威望值，|Path(A,K)|表示用户A与用户K间可达路径的数目；

其中可达路径中威望值的均值最高所对应的可达路径，设为专家路径；

专家路径信任度Doutrust(A,K)的计算公式为：

其中，用户A到用户K是多路径而无法选出最佳路径时，采用加权平均法计算的多路径信任度Multrust(A,K)的计算公式为：

其中Path(A,K)表示用户A与用户K的可达路径，|Path(A,K)|表示可达的路径数目。

2.根据权利要求1所述的基于最佳信任路径的协同过滤推荐方法，其特征在于，步骤S1中所述的信任网络以当前用户作为开始用户，并以当前用户为中心构建局部信任网络。