[发明专利]基于半监督学习的稀疏信任推荐方法

摘要

本发明涉及信任管理领域、互联网，为提出新的推荐方法，提高推荐的高效性，准确度。为此，本发明采取的技术方案是，基于半监督学习的稀疏信任推荐方法，将影响信任建立的因素分解为相似性、一致性、可靠性、客观性这四个因子，之后利用直推式支持向量机TSVM用以结合所述四个因子，进而挖掘用户之间的稀疏信任；通过共享相同的用户特征空间将社会信任与稀疏信任合并到奇异值分解SVD++推荐模型当中，并通过信任平衡参数α来控制稀疏信任与社会信任之间的比重，进而利用改进的奇异值分解推荐模型最终实现推荐。本发明主要应用于互联网推荐场合。