一种基于概率矩阵分解的社区信任推荐方法及其系统

摘要

本发明适用于社交网络信息推荐领域，提供了一种基于概率矩阵分解的社区信任推荐方法及其系统，所述方法包括：获取用户的行为数据，得到社区集合；根据用户信息、用户关系、所需推荐的项目信息以及所述社区集合，构建社区数据模型，得到用户间信任关系；根据信任关系，构建概率矩阵分解模型，对所述模型进行求解，计算得出推荐信息；按照预定的推荐规则，将所述推荐信息中的所需项目信息推荐给对应的用户。本发明实施例将用户的社区关系引入信任关系中，对同一社区的用户与不同社区的用户区分开来，使得信任关系能够更准确地反映用户间真实关系，从而避免单方面的互动关系也被认为是信任关系的情况，大大提高了基于信任的推荐算法的准确性。

主权项

一种基于概率矩阵分解的社区信任推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的行为数据，并根据所述行为数据将用户进行分类，得到社区集合；根据用户信息、用户关系、所需推荐的项目信息以及所述社区集合，构建社区数据模型，得到用户间信任关系；根据所述信任关系，构建概率矩阵分解模型，对所述模型进行求解，计算得出推荐信息；按照预定的推荐规则，将所述推荐信息中的所需项目信息推荐给对应的用户。