10、基于源可信度模型的邻居选择：提升协同过滤推荐性能

基于源可信度模型的邻居选择：提升协同过滤推荐性能

在当今数字化时代，推荐系统扮演着至关重要的角色，它能够帮助用户在海量的信息中快速找到自己感兴趣的内容。协同过滤（CF）作为一种广泛应用的推荐算法，其邻居选择的质量直接影响着推荐的准确性和有效性。然而，现有的CF方法在邻居选择方面存在一些问题，本文将介绍一种基于源可信度模型的CF方法，旨在提高推荐系统的性能。

现有CF方法的问题

在CF推荐系统中，“信任”和“专业知识”的定义缺乏统一标准。不同的研究对这些概念的理解和使用存在差异，有些研究将“信任”等同于“可信度”，而另一些则将其视为“专业知识”。此外，目前还缺乏足够的理论背景来引入信任或专业知识指标到CF推荐系统中，除了相似度指标之外，没有明确的管理或心理学依据来证明人类推荐者作为信息源的哪些属性是相关的。

源可信度模型的引入

为了解决上述问题，我们引入了源可信度模型到推荐系统中。源可信度模型在消费者心理学和营销的口碑传播研究中被提出，可信度是指一个人对一条信息真实性的感知。在在线环境中，源可信度的关键维度包括专业知识（能力）、可信度和相似度（共同取向）。

属性	描述
专业知识	信息源被认为能够提供正确信息的程度
可信度	信息源被认为提供反映其真实感受或意见的信息的程度
相似度