社交网络推荐新法：链预测下的有向互动与信任提升算法

本文主要探讨了一种创新的推荐算法，名为"基于链路预测的有向互动影响力和用户信任的推荐算法"。该算法针对传统推荐系统存在的不足，特别是它忽视了社交网络结构紧密程度对用户信任传递的重要性和缺乏对社交心理因素的考虑。传统推荐算法往往依赖于用户的历史行为数据，而忽略了社交网络中的关系和影响力因素，这可能导致推荐结果的不准确和用户满意度下降。 该新算法的核心步骤包括以下几个部分： 1. 综合相似度识别：算法首先融合用户偏好行为和社交圈信息，通过构建一个综合的相似度度量标准，能够更准确地识别出目标用户与其社交圈内的潜在相似用户。这一步骤旨在捕捉到用户除了行为数据外，基于人际关系的潜在兴趣和喜好。 2. 有向性互动影响力计算：接下来，通过引入节点引力指数和有向性影响因子，算法能够计算出目标用户之间基于社交网络的有向性互动影响力。这不仅考虑了用户间的直接连接，还考虑了影响力的传播方向，使推荐更具深度和广度。 3. 用户信任值评估：结合有向性互动影响力和用户对商品或服务的评分信任，算法进一步确定综合用户信任值。这个信任值反映了用户对社交网络中其他用户的评价和信任程度，有助于过滤掉不可信的信息源。 4. 推荐生成：在找到目标用户值得信任的相似用户集合后，算法基于这些用户的推荐，生成个性化的推荐列表。这种信任导向的推荐方式显著提高了推荐的精确性和用户满意度。 通过实证研究，该算法与传统的社会网络推荐算法相比，展现出明显的性能提升。它考虑了社交网络结构和用户信任因素，从而更好地理解和满足用户的个性化需求，特别是在处理复杂的社会关系网络时，其效果更为显著。 总结来说，这项工作提供了一个新颖的推荐策略，强调了社交网络中的关系动态和用户信任对于推荐效果的提升。这对于改进现代推荐系统，特别是在社交网络驱动的服务领域，具有重要的理论价值和实践意义。