李明明 馬萍萍 代紹慶

摘 要：傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法產(chǎn)生的數(shù)據(jù)稀疏性和冷啟動(dòng)問題存在潛在安全危機(jī)，不利于個(gè)性化推薦質(zhì)量的提高。文章引入基于用戶興趣度和滿意度的信任機(jī)制，改進(jìn)傳統(tǒng)用戶信任度，通過信任度權(quán)重因子∞。優(yōu)化用戶綜合信任度，以提升預(yù)測評(píng)分質(zhì)量。仿真實(shí)驗(yàn)分別從算法的推薦準(zhǔn)確率和推薦覆蓋率展開分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)∞：。取值在0.5時(shí)，推薦準(zhǔn)確率和覆蓋率較RTCR算法、Trustlmpact MF算法、A&I-Based;算法明顯占優(yōu)。

關(guān)鍵詞：用戶信任度；個(gè)性化；協(xié)同過濾；用戶相似度；推薦算法

隨著線上社交網(wǎng)絡(luò)的流行，社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)不僅實(shí)現(xiàn)了用戶隨時(shí)隨地獲取、推送網(wǎng)絡(luò)信息資源，也給用戶在網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)、共享和評(píng)論方面提供了支撐。移動(dòng)資源、信息的過度開發(fā)，增加了終端用戶在移動(dòng)信息過載、失真等方面的問題[2]。如何將用戶感興趣且真實(shí)有效的信息從海量信息中挖掘出來，以實(shí)現(xiàn)用戶個(gè)性化推薦，是下一代在線社交的個(gè)性化服務(wù)急需解決的技術(shù)難題。

傳統(tǒng)的基于用戶協(xié)同式過濾推薦作為社交網(wǎng)絡(luò)的個(gè)性化服務(wù)關(guān)鍵之一，如表l所示，主要以用戶相似性、用戶項(xiàng)目評(píng)分方式展開對(duì)目標(biāo)用戶的預(yù)測評(píng)分，但是這一推薦方法仍然在數(shù)據(jù)稀疏性、用戶潛在攻擊上存在不足。以用戶相似性為向?qū)?，以緩解用戶?shù)量劇增導(dǎo)致的協(xié)同過濾算法的數(shù)據(jù)稀疏性和安全攻擊為目標(biāo)，是協(xié)同過濾推薦研究的重點(diǎn)。

基于用戶的協(xié)同過濾的服務(wù)推薦算法，在社交網(wǎng)絡(luò)中被廣泛應(yīng)用于過濾推薦。以用戶相似性為起點(diǎn)，旨在有效降低協(xié)同推薦產(chǎn)生的數(shù)據(jù)稀疏性[5-6]。通過個(gè)性化的推薦技術(shù)，研究用戶行為，分析用戶的興趣，建立用戶的遞歸測評(píng)分矩陣[3]；構(gòu)造用戶行為相區(qū)劃分的凝集性；通過提升時(shí)間確定性、對(duì)目標(biāo)用戶的貢獻(xiàn)度，并將用戶對(duì)項(xiàng)目屬性的偏好度作為評(píng)分推薦值，改進(jìn)用戶行為相似性。為了更高效地處理社交網(wǎng)絡(luò)中的海量數(shù)據(jù)，以保證社交網(wǎng)絡(luò)的可擴(kuò)展性，以詞頻一逆文件頻率（Term Frequency Inverse DocumentFrequency， TF-IDF）算法為基礎(chǔ)，借助Hadoop云平臺(tái)，提高用戶特征的準(zhǔn)確率，提升社交網(wǎng)絡(luò)的可擴(kuò)展性。

個(gè)性化協(xié)同過濾的服務(wù)推薦中存在的潛在安全攻擊：惡意用戶借助一般用戶相似性（用戶屬性、特征、相關(guān)度等外在相似性）進(jìn)行服務(wù)推薦，導(dǎo)致目標(biāo)用戶獲取到錯(cuò)誤或者有害網(wǎng)絡(luò)信息資源。Polom等率先將信任關(guān)系應(yīng)用于服務(wù)推薦，其個(gè)性化協(xié)同過濾推薦的方法是分析目標(biāo)用戶對(duì)項(xiàng)目的信任關(guān)系，以清除惡意用戶。為了計(jì)算用戶間的直接、間接信任距離，設(shè)計(jì)了一種基于用戶單步距離的信任關(guān)系[7]。榮輝桂等為了實(shí)現(xiàn)用戶信任度的有效提升，將用戶推薦滿意度作為推薦數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)，提出了基于A&I-Based;的協(xié)同過濾推薦算法。為了更好地獲取目標(biāo)用戶的信任，將用戶信任與評(píng)分結(jié)合，通過用戶評(píng)分的信任上下閾值計(jì)算用戶的信任關(guān)系。針對(duì)評(píng)分的非確定性，將評(píng)分作為一種矩陣并展開矩陣因子分解，將信任用戶進(jìn)行分組以分析評(píng)分對(duì)用戶信任的間接關(guān)系，提出基于Trustlmpact MF算法。

在已有的研究基礎(chǔ)上，引入用戶信任機(jī)制。針對(duì)用戶信任關(guān)系中存在的目標(biāo)用戶與推薦用戶對(duì)產(chǎn)品的共同興趣以及推薦用戶對(duì)產(chǎn)品的購買滿意評(píng)價(jià)等，設(shè)計(jì)一種基于用戶對(duì)商品興趣和推薦滿意度的用戶信任一評(píng)分（Interest SatisfiedTrust MF， Int-Trust MF）個(gè)性化協(xié)同推薦方法，并給出算法的相應(yīng)數(shù)學(xué)模型，分別采用信任推薦數(shù)據(jù)集Epinions展開仿真實(shí)驗(yàn)。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

協(xié)同過濾推薦的核心是用戶相似度度，文獻(xiàn)[1]將用戶屬性相似度引入傳統(tǒng)的電子商務(wù)服務(wù)推薦。文獻(xiàn)[9]改進(jìn)了傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦方式，構(gòu)造用戶屬性相似度和用戶推薦滿意度函數(shù)，側(cè)面體現(xiàn)了用戶之間的信任關(guān)系，但側(cè)重點(diǎn)在于根據(jù)用戶的屬性相似性展開預(yù)測評(píng)價(jià)。文獻(xiàn)[4]為了改進(jìn)微博用戶的數(shù)據(jù)稀疏性，將用戶的評(píng)分差值信息熵作為行為相似度加以推薦，以增強(qiáng)推薦力度和社區(qū)劃分。文獻(xiàn)[12]結(jié)合了用戶特征、時(shí)間興趣度、項(xiàng)目屬性，作為新項(xiàng)目的用戶相似性推薦基礎(chǔ)。文獻(xiàn)[13]聯(lián)合用戶的多個(gè)屬性和對(duì)項(xiàng)目的興趣，以用戶屬性權(quán)重為用戶相似性，提出了AICF算法（Attributes andInterests Collabora tive Filtering）.

基于個(gè)性化的推薦是當(dāng)前協(xié)同過濾技術(shù)中流行的推薦系統(tǒng)之一。文獻(xiàn)[3]通過研究個(gè)性化推薦中的用戶行為并分析用戶的興趣度，改進(jìn)用戶相似性的度量方法以提升在推薦準(zhǔn)確率方面的占優(yōu)。文獻(xiàn)[15]基于k一近鄰均值加權(quán)推薦的非準(zhǔn)確性，采用啟發(fā)式聚類分析，引入改進(jìn)的最大最小距離聚類算法，潛在性分析用戶己評(píng)分、未評(píng)分項(xiàng)目，這一算法一定程度提升了推薦準(zhǔn)確率。文獻(xiàn)[16]針對(duì)當(dāng)前離散型評(píng)分的不合理性展開了用戶推薦的模糊聚類分析，將梯形模糊評(píng)分模型應(yīng)用于用戶相似度計(jì)算，算法在數(shù)據(jù)稀疏性方面較傳統(tǒng)算法明顯占優(yōu)。

大量研究結(jié)果表明，傳統(tǒng)的個(gè)性化協(xié)同過濾推薦在有效防御用戶的惡意欺騙行為和推薦過程模糊度方面存在不足[17]，容易導(dǎo)致用戶的推薦盲目性。因此，結(jié)合信任機(jī)制和個(gè)性化推薦，旨在有效緩解惡意欺騙和推薦模糊性問題的發(fā)生‘印。文獻(xiàn)[2]將信任度作為用戶相似度加權(quán)值，通過定義用戶的直接信任度、間接信任度來計(jì)算用戶相似性，并且將這一跳范圍內(nèi)的信任度作為信任距離展開相似度計(jì)算，一定程度上提升了推薦的準(zhǔn)確性，降低了訓(xùn)練時(shí)間。為了提升推薦準(zhǔn)確性，文獻(xiàn)[19]則將無線移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中的用戶位置移動(dòng)偏好作為用戶信任度量，文獻(xiàn)[20]側(cè)重用戶的偏好特性，提出了以增強(qiáng)用戶信任度為基礎(chǔ)的協(xié)同過濾推薦算法，在基于鄰居的方法基礎(chǔ)上改進(jìn)了信任度的加權(quán)因子。文獻(xiàn)[21]將用戶的認(rèn)知習(xí)慣等納入成熟的信任機(jī)制中，以改進(jìn)協(xié)同過濾推薦。

綜合而言，僅通過用戶外部相似性、評(píng)分結(jié)果、單純的用戶信任關(guān)系展開服務(wù)推薦，難以有效滿足推薦的準(zhǔn)確率的提升、推薦系統(tǒng)的冷啟動(dòng)和數(shù)據(jù)稀疏性有效降低、惡意用戶安全威脅等。聯(lián)合用戶特征信任度、傳統(tǒng)用戶相似性，以提升對(duì)目標(biāo)用戶的推薦準(zhǔn)確率和質(zhì)量，是個(gè)性化協(xié)同過濾推薦的研究關(guān)鍵。

2 基于用戶信任度的個(gè)性化協(xié)同過濾推薦算法

以傳統(tǒng)的用戶相似性作為推薦基礎(chǔ)，難以實(shí)現(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)中推薦質(zhì)量的穩(wěn)定提高。結(jié)合用戶信任機(jī)制的協(xié)同過濾推薦算法，旨在提升推薦質(zhì)量和緩解數(shù)據(jù)稀疏性，緩解惡意用戶安全威脅。

文獻(xiàn)[22]指出信任度分為直接信任和推薦信任，直接信任即實(shí)體直接的接觸行為和歷史記錄，在實(shí)際應(yīng)用中也指用102戶相似性；推薦信任指通過第三方間接推薦形成的間接式信任度。因此，個(gè)性化的協(xié)同過濾推薦方法首先需要解決用戶的相似性和推薦信任度。

2.1用戶相似性

在實(shí)際的社交網(wǎng)絡(luò)中，推薦給用戶商品的前提是用戶感興趣，如果用戶在一定時(shí)間內(nèi)重復(fù)搜索商品關(guān)鍵詞，則目標(biāo)用戶對(duì)商品的需要量即可作為向目標(biāo)用戶推薦的基礎(chǔ)。對(duì)于一般用戶而言，如果目標(biāo)用戶與一般用戶呈現(xiàn)了搜索目標(biāo)商品相似性，則推薦效果可以從用戶集中相似性最高的用戶評(píng)分展開。

然而，如果目標(biāo)用戶早己將用戶集中與其相似性最高的用戶納入黑名單或者直觀上認(rèn)為不信任（這種不信任可能是用戶集中該用戶曾發(fā)布過虛假信息、不安全信息或被舉報(bào)過等），則用戶之間的相似性無法輔助協(xié)同過濾推薦，對(duì)于這一類問題，增加目標(biāo)用戶與用戶集中用戶的信任機(jī)制，一定程度上提升推薦質(zhì)量和推薦準(zhǔn)確率。

定義用戶節(jié)點(diǎn)集K其中v，表示第i個(gè)用戶。所有目標(biāo)用戶存放于協(xié)同服務(wù)池S中，S=（v1，v2，…，VN），i=l，2，3-N。對(duì)目標(biāo)用戶的推薦商品集為目標(biāo)用戶已經(jīng)瀏覽或搜索過的C=（Cl，c2，…，Ck），k=l，2，…，Ko結(jié)合傳統(tǒng)用戶相似性概念，將用戶v，向目標(biāo)用戶vi推薦商品C時(shí)用戶之間的屬性相似度定義為：

其中，Ri.k表示目標(biāo)用戶v，選購目標(biāo)商品G的相似度數(shù)矩陣，Sim，也指用戶直接信任度。

2.2基于用戶興趣與滿意度的信任機(jī)制

在推薦系統(tǒng)中，用戶之間的信任關(guān)系在推薦中占有決策性作用，用戶的推薦信任度以來推薦用戶對(duì)商品的滿意度和對(duì)推薦者在該商品上的共同興趣作為目標(biāo)用戶的推薦信任度。其中，目標(biāo)用戶對(duì)于推薦者的信任源于兩者之間存在對(duì)該商品共同的興趣；目標(biāo)用戶對(duì)該商品的滿意度則依靠于推薦用戶對(duì)該商品購買后的評(píng)價(jià)值。

建立目標(biāo)用戶與推薦用戶在相同產(chǎn)品上的共同興趣度和推薦用戶對(duì)產(chǎn)品的滿意度作為推薦的信任度：

其中，Ink表示用戶V，已經(jīng)購買了該產(chǎn)品且目標(biāo)用戶V，已經(jīng)搜索或?yàn)g覽過商品G，其計(jì)算公式為表示目標(biāo)用戶有瀏覽或搜索商品額的次數(shù)，目標(biāo)用戶對(duì)推薦的商品瀏覽次數(shù)越多，說明越有推薦價(jià)值和意義。同時(shí)，表示推薦用戶v，的屬性相似比。推薦用戶對(duì)商品G的滿意度Sa為其對(duì)商品購買后的評(píng)價(jià)，一般有3種：不滿意、較滿意、滿意，其值空間為：

式（3）為用戶v，購買商品Ck的當(dāng)前評(píng)價(jià)與平均評(píng)價(jià)對(duì)比結(jié)果，評(píng)判其產(chǎn)品滿意度。其中如果較當(dāng)前的評(píng)價(jià)值較平均評(píng)價(jià)高，其滿意度最好，值為2。

因此，目標(biāo)用戶v，是否信任推薦用戶v，的推薦，前提條件為推薦用戶已經(jīng)購買了產(chǎn)品G，并且目標(biāo)用戶有瀏覽過商品G，商品瀏覽次數(shù)越多，說明目標(biāo)用戶v『推薦用戶v，的信任度越高。

2.3推薦過程

綜合考慮用戶的推薦信任度和屬性相似性，對(duì)用戶的推薦信任度和用戶屬性相似性作數(shù)據(jù)優(yōu)化處理。文獻(xiàn)[23]指出用戶綜合信任度需將直接信任度和間接信任度進(jìn)行加權(quán)平均。為了有效緩解數(shù)據(jù)稀疏性，給定目標(biāo)用戶v：對(duì)用戶v，的信任權(quán)重因子∞。以平衡用戶之間的信任關(guān)系，得到用戶綜合信任度函數(shù)如下所示：

根據(jù)用戶綜合信任度計(jì)算公式，篩選用戶推薦集，選擇鄰居集合中推薦數(shù)量最高的Ⅳ_個(gè)用戶為當(dāng)前目標(biāo)用戶集合，利用Top-N方法建立用戶推薦服務(wù)過程。根據(jù)推薦用戶的推薦結(jié)果，給定v，目標(biāo)用戶v對(duì)商品G的與測評(píng)分為：

3.1評(píng)價(jià)指標(biāo)

目前個(gè)性化協(xié)同推薦的流行評(píng)價(jià)指標(biāo)主要為：準(zhǔn)確率和覆蓋率。傳統(tǒng)的推薦質(zhì)量度量以平均絕對(duì)偏差（MeanAbsolute Error，MAE）、覆蓋率（Coverage）為主。其中，用戶集合V中的P表示預(yù)測評(píng)分結(jié)果，，。表示實(shí)際評(píng)分結(jié)果，Ⅳ為推薦系統(tǒng)中用戶的總數(shù)量，T為給用戶推薦過的用戶數(shù)量。

文獻(xiàn)[10-11]認(rèn)為傳統(tǒng)的MAE評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的分?jǐn)?shù)存在數(shù)據(jù)不平衡性，難以較好地反應(yīng)冷啟動(dòng)用戶的推薦效果。優(yōu)化平均絕對(duì)用戶誤差作協(xié)同過濾推薦準(zhǔn)確率公式為： 用戶評(píng)分覆蓋率結(jié)果為

3.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果評(píng)價(jià)

為了能有效與已有經(jīng)典的推薦方法作深入對(duì)比，實(shí)驗(yàn)以Paolo Massa等提供的Epinions數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ)，用戶數(shù)量為：480 189，商品數(shù)量為：17 770，用戶的預(yù)測評(píng)分范圍選擇（1-10分）。

實(shí)驗(yàn)（l）為分析用戶信任度權(quán)重因子對(duì)用戶推薦的準(zhǔn)確率和覆蓋率的影響。其中，用戶的推薦率和覆蓋率根據(jù)式（6）、（7）公式計(jì)算而來（見圖1-2）。

實(shí)驗(yàn)（l）仿真結(jié)果表明：

（l）在 值不同的情況下，推薦用戶數(shù)量的增加引起平均絕對(duì)偏差變大，網(wǎng)絡(luò)中推薦的準(zhǔn)確率呈現(xiàn)下降趨勢。當(dāng)∞。值從0.2上升到0.5時(shí)，準(zhǔn)確率逐漸上升，絕對(duì)偏差也隨即發(fā)生變化。當(dāng)（oi.j值從0.5上升到0.8時(shí)，準(zhǔn)確率呈現(xiàn)下降趨勢。當(dāng)∞。為0.5時(shí)，其絕對(duì)偏差值對(duì)推薦用戶數(shù)量的變化影響最小。

（2）在 值不同的情況下，推薦用戶數(shù)量的增加致使用戶的評(píng)分覆蓋率呈現(xiàn)逐漸下降趨勢。當(dāng)∞：。從0.2上升到0.5時(shí)，評(píng)分覆蓋率逐漸增加，數(shù)據(jù)的稀疏性明顯得到改善。但是當(dāng)∞。值上升到0.8時(shí)，評(píng)分覆蓋率呈現(xiàn)了下滑趨勢。當(dāng)∞，。值為0.5時(shí)，其評(píng)分覆蓋率對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶數(shù)量的增加影響程度也是最小。

綜合而言，當(dāng)用戶信任度權(quán)重因子∞；。在0.5時(shí)，算法可以實(shí)現(xiàn)多用戶個(gè)性化推薦，同時(shí)對(duì)用戶的推薦質(zhì)量和推薦覆蓋率影響最小（見圖3-4）。

實(shí)驗(yàn)（2）為多算法對(duì)比驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。從RTCR算法、Trustlmpact MF算法、A&I-Based;算法、Int-Tru st算法中展開仿真分析。

實(shí)驗(yàn)（2）仿真結(jié)果表明：

（1）所有算法在∞，，=0.5時(shí)得到的推薦準(zhǔn)確率存在不一致。其中，RTCR算法、Trustlmpact MF算法的推薦率呈現(xiàn)先增加后下降繼而增加的趨勢，即用戶數(shù)量分別在40和80時(shí)出現(xiàn)推薦轉(zhuǎn)折；算法在用戶數(shù)量為60時(shí)出現(xiàn)推薦轉(zhuǎn)折；Int-Trust算法在用戶數(shù)量分別為50、70時(shí)出現(xiàn)微小推薦轉(zhuǎn)折。推薦準(zhǔn)確率發(fā)生轉(zhuǎn)折說明用戶數(shù)量在發(fā)生變化時(shí)對(duì)推薦的準(zhǔn)確率有影響，但是影響程度較傳統(tǒng)的用戶相似度（式（1》有明顯優(yōu)化。而受影響程度從小到大的關(guān)系為：Int-Trust，A&一based， Trustlmpact MF， RTCR。

（2）在∞0=0.5時(shí)用戶推薦覆蓋率均呈現(xiàn)穩(wěn)定下降趨勢，即用戶數(shù)量越多，推薦用戶的評(píng)分占比越小，覆蓋率下降越明顯（式（7》。其中覆蓋率從大到小依次為：Int-Trust， A&_ based， RTCR， Trustlmpact MF。

（3）在∞，=0.5時(shí)，通過仿真結(jié)果結(jié)算發(fā)現(xiàn)：Int-Trust推薦方法較A&_ based，Trustlmpact MF，RTCR等同類型的基于用戶信任機(jī)制的協(xié)同過濾推薦算法在推薦準(zhǔn)確率和推薦覆蓋率方面均明顯占優(yōu)。

4結(jié)語

基于傳統(tǒng)用戶相似性建模方法，建立以用戶興趣一推薦滿意度為主要參考度量的用戶信任機(jī)制，旨在提升用戶相似性的平衡性，緩解數(shù)據(jù)稀疏性和冷啟動(dòng)帶來的用戶推薦質(zhì)量下降問題，緩解惡意用戶安全威脅。仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)用戶信任度權(quán)重因子∞，，在0.5時(shí)得到的推薦準(zhǔn)確率和覆蓋率效果較其他數(shù)值可靠性更高，對(duì)比最新的推薦算法，在準(zhǔn)確率和覆蓋率方面，Int-Trust算法明顯占優(yōu)。由于現(xiàn)有數(shù)據(jù)集平臺(tái)的局限性，下一步研究將深入探索實(shí)際社交網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)挖掘和個(gè)性化協(xié)同推薦工作。

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