隐式反馈下的社会信任感知推荐方法

"社会信任意识项目建议的隐式反馈" 这篇论文主要探讨了在推荐系统中如何有效地利用社会信任意识来提升隐式反馈的效果。在传统的推荐系统中，用户通常会给予项目明确的反馈，然而在实际应用中，大部分反馈往往是隐含的，即用户没有直接表达他们的喜好或厌恶。因此，研究者们提出了一种新的信任感知个性化排序方法，旨在处理这种隐式反馈情况。 首先，论文引入了社会信任的概念，指出用户的行为和品味可能受到他们信任的个体的影响。基于这一假设，他们将社会信任融入了贝叶斯个性化排名模型（Bayesian Personalized Ranking, BPR），使得模型能够理解用户之间信任关系对其选择行为的潜在影响。 然后，为了更深入地挖掘用户多方面的信任关系，作者提出了类别敏感的随机游动方法（Category-sensitive Random Walk with Restart, CRWR）。这种方法允许模型探索不同类型的信任链接，以推断出每个信任关系的真实强度。通过CRWR，模型能够捕捉到用户信任网络中的复杂性和异质性，从而提高推荐的准确性和个性化程度。 最终，研究者将原始的二元信任矩阵转换为表示信任强度的实值矩阵，构建了名为SocialBPRCRWR的推荐算法。这个算法考虑了社会信任强度对推荐结果的影响，以期提高推荐系统的性能。 通过在两个真实数据集上的实验分析，SocialBPRCRWR的表现优于其他基准方法，特别是在评估指标AUC（接收者操作特征曲线下的面积）上表现突出，证明了社会信任对推荐效果的显著影响，以及所提出的基于社会的排名方法的有效性。 该研究对社会推荐系统的发展有重要贡献，它不仅拓宽了推荐系统处理隐式反馈的思路，还强调了信任关系的多样性和复杂性在推荐过程中的关键作用。这为未来的研究提供了新的方向，例如如何更好地捕捉和利用用户的社会交互信息，以及如何设计更加适应社会信任环境的推荐算法。