TSBPR模型：结合信任与相似度的隐式反馈排序推荐

"这篇论文研究了在隐式反馈场景下如何结合信任与相似度来提升推荐系统的性能。提出了一种名为TSBPR(Trust and Similarity Based Bayesian Personalized Ranking)的排序模型，该模型旨在利用非二元信任关系以及用户之间的相似度来改进推荐效果，同时解决冷启动问题。" 在推荐系统领域，由于信息过载，个性化推荐已经成为一种重要的解决方案，它通过分析用户的历史行为数据来推测其兴趣和偏好。然而，如何有效地利用隐式反馈，如浏览记录和购买行为等，是当前的一大挑战。TSBPR模型专注于这个问题，特别关注如何在缺乏明确反馈的情况下建立更准确的用户画像。 TSBPR模型首先引入了一个混合权重概念，该权重由用户的受信度和相似度共同决定，以此替代传统的二值信任关系。这一创新使得模型能够处理不确定性和模糊的信任信息。此外，对于新用户，通过初始化其信任列表，TSBPR模型能够将新用户融入到信任网络中，从而解决新用户推荐的冷启动问题。 接着，模型利用邻居用户（即具有相似行为模式的用户）的特征和信任矩阵来修正目标用户的特征矩阵，这一步骤有助于信任的传递。信任传播的概念在这里发挥关键作用，它增强了用户间关系对推荐结果的影响，使得推荐更具有上下文相关性。 最后，TSBPR模型在贝叶斯排序模型（BPR）的基础上进行了扩展，BPR是一种常用的个性化排序学习方法，用于优化物品的排序以最大化未观察到的正反馈。通过结合重新构建的信任模型和用户特征，TSBPR能够更新模型参数，生成更优的项目推荐列表。 实验结果显示，TSBPR模型在推荐性能上有所提升，尤其是在处理冷启动问题时表现出色。这种结合信任和相似度的排序策略不仅增强了推荐的准确性和多样性，还为处理稀疏数据和新用户推荐提供了新的思路。 关键词: 推荐系统、信任传播、冷启动、矩阵分解 这篇论文的研究工作得到了国家自然科学基金和江西省研究生创新专项资金的支持，并由廖列法教授、朱亚兰硕士和勒孚刚硕士共同完成。他们的研究方向涵盖了数据分析、电子商务、推荐系统和文本挖掘等领域。通过他们的努力，TSBPR模型为推荐系统理论和实践带来了有价值的贡献。