LBSN中融合信任與不信任關(guān)系的興趣點(diǎn)推薦

朱敬華，明騫

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LBSN中融合信任與不信任關(guān)系的興趣點(diǎn)推薦

朱敬華，明騫

（黑龍江大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150080）

興趣點(diǎn)（POI, point of interest）推薦是位置社交網(wǎng)絡(luò)（LBSN, location-based social network）重要的個(gè)性化服務(wù)，廣泛用于熱門(mén)景點(diǎn)推薦和旅游線路規(guī)劃等。傳統(tǒng)的基于協(xié)同過(guò)濾的推薦算法根據(jù)用戶相似性和位置相似性進(jìn)行推薦，未考慮推薦用戶與目標(biāo)用戶間的信任關(guān)系，而信任關(guān)系有助于提高推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、頑健性和用戶滿意度。首先分析了信任與不信任關(guān)系的傳播特征，然后給出了信任度的表示和計(jì)算方法，最后提出了融合用戶相似性、地理位置相似性和信任關(guān)系的混合推薦模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾推薦方法相比，融合信任關(guān)系的混合推薦方法顯著提高了推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性和用戶滿意度。

位置社交網(wǎng)絡(luò)；興趣點(diǎn)推薦；協(xié)同過(guò)濾；信任關(guān)系

1 引言

近年來(lái)，隨著智能手機(jī)的普及和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，人們使用智能終端來(lái)獲取位置信息變得越來(lái)越方便、準(zhǔn)確?；谖恢玫纳缃痪W(wǎng)絡(luò)（LBSN, location-based social network）如Foursquare、Gowalla等逐漸興起，且受到廣大用戶的喜愛(ài)[1]。與傳統(tǒng)的社交網(wǎng)絡(luò)相比，LBSN中引入了地理位置信息，用戶可以對(duì)當(dāng)前訪問(wèn)的餐廳、電影院等興趣點(diǎn)（POI, point of interest）簽到，并與好友分享位置等信息。LBSN中包含用戶和興趣點(diǎn)這2類節(jié)點(diǎn)，如圖1所示。其中，1~4代表用戶，1~6代表興趣點(diǎn)，從用戶指向興趣點(diǎn)的有向邊表示用戶在該地點(diǎn)的簽到行為。LBSN中主要包含3種關(guān)系：用戶的友鄰關(guān)系、用戶與興趣點(diǎn)的簽到關(guān)系、興趣點(diǎn)間的地理位置關(guān)系。

圖1 用戶—興趣點(diǎn)簽到模型

LBSN中的POI推薦是為用戶推薦新的感興趣位置，并為用戶提供可信、可靠和高滿意度的旅游體驗(yàn)信息。

傳統(tǒng)的基于協(xié)同過(guò)濾（CF, collaborative filtering）的POI推薦方法存在數(shù)據(jù)稀疏、惡意推薦和擴(kuò)展性等問(wèn)題[2]。研究表明，社交網(wǎng)絡(luò)中的信任關(guān)系能夠體現(xiàn)用戶間的興趣相似性和影響力，而興趣度和信任度是正相關(guān)的[3]。與系統(tǒng)的推薦相比，人們更喜歡好友的推薦。將社交信任關(guān)系融入推薦系統(tǒng)中，能夠解決傳統(tǒng)推薦方法的冷啟動(dòng)和數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題。例如，文獻(xiàn)[4]提出基于信任關(guān)系的推薦方法CoSRA+T，該方法是對(duì)基于用戶相似性的推薦方法CoSRA的改進(jìn)，將用戶的信任關(guān)系融入推薦系統(tǒng)中，能提高推薦的精度。GUO等[5-6]提出利用信任關(guān)系進(jìn)行電影推薦，解決傳統(tǒng)推薦方法的數(shù)據(jù)稀疏和冷啟動(dòng)問(wèn)題。在LBSN中，除了社交信任關(guān)系外，用戶的地理位置和偏好對(duì)POI推薦也有影響。例如，文獻(xiàn)[7]提出基于用戶偏好和背景嵌入的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，學(xué)習(xí)用戶和POI相關(guān)的各種背景環(huán)境來(lái)預(yù)測(cè)用戶對(duì)目標(biāo)POI的喜好程度。

雖然現(xiàn)有的POI推薦算法中結(jié)合了社交信任，但是并沒(méi)有考慮用戶間的不信任關(guān)系，關(guān)于不信任關(guān)系對(duì)POI推薦的作用研究很少。但是實(shí)際的應(yīng)用系統(tǒng)如Ebay、淘寶等的運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)表明：在信任模型中引入不信任機(jī)制能夠有效抑制用戶的不誠(chéng)信和惡意推薦。文獻(xiàn)[8]指出不信任關(guān)系對(duì)推薦起重要的作用，并提出根據(jù)用戶的偏好和信任與不信任關(guān)系的推薦系統(tǒng)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，不信任關(guān)系對(duì)于推薦質(zhì)量的提高有顯著的作用。

綜上所述，現(xiàn)有的POI推薦方法缺少對(duì)信任關(guān)系和不信任關(guān)系傳遞特性的研究，因此本文重點(diǎn)研究LBSN中基于信任和不信任關(guān)系的POI推薦方法。

如圖1所示，用戶間的實(shí)有向邊表示信任關(guān)系，1信任3，3信任4；虛有向邊表示不信任關(guān)系，1和4都不信任2。本文研究了信任和不信任關(guān)系的傳播特征，給出了信任度和不信任度的計(jì)算方法。在推薦系統(tǒng)中融入信任關(guān)系，改善推薦質(zhì)量，規(guī)避不信任用戶的惡意推薦。結(jié)合用戶相似性、地理位置和信任關(guān)系構(gòu)建了一個(gè)混合的POI推薦模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，有信任關(guān)系的推薦結(jié)果的準(zhǔn)確度相較傳統(tǒng)的基于用戶相似性的協(xié)同過(guò)濾方法有很大的提高，并且保證了推薦結(jié)果的可信度，且能夠有效地抵御惡意推薦。

本文的主要貢獻(xiàn)如下。

1) 將信任關(guān)系融合到興趣點(diǎn)推薦中，分析了信任與不信任關(guān)系的傳播特征，給出了用戶間信任度和不信任度的計(jì)算方法。

2) 結(jié)合用戶相似性、地理位置和信任關(guān)系構(gòu)建了一個(gè)混合興趣點(diǎn)推薦模型，計(jì)算目標(biāo)用戶在興趣點(diǎn)的簽到概率從而生成推薦列表。

2 相關(guān)工作

2.1 基于協(xié)同過(guò)濾的推薦

該類推薦方法利用歷史簽到信息進(jìn)行推薦，協(xié)同過(guò)濾推薦可分為基于記憶的推薦和基于模型的推薦。Ye等[9]認(rèn)為用戶簽到受個(gè)人喜好、好友影響和興趣點(diǎn)遠(yuǎn)近距離3個(gè)方面影響，綜合用戶偏好、好友和地理信息提出混合推薦算法，明顯提高了推薦結(jié)果的精準(zhǔn)度?；谀Ｐ偷耐扑]通過(guò)構(gòu)建用戶評(píng)分模型，預(yù)測(cè)和計(jì)算評(píng)分，生成推薦。Liu等[10]認(rèn)為用戶評(píng)分由用戶偏好、興趣點(diǎn)屬性、興趣點(diǎn)間距離共同決定，構(gòu)建了貝葉斯圖模型計(jì)算用戶對(duì)候選興趣點(diǎn)的喜好程度。Yang等[7]提出基于用戶偏好和背景嵌入的深度神經(jīng)架構(gòu)，通過(guò)學(xué)習(xí)用戶和POI相關(guān)的各種背景環(huán)境來(lái)預(yù)測(cè)用戶對(duì)目標(biāo)POI的喜好程度。利用泛化的矩陣分解方法和拉普拉斯正則化將協(xié)同過(guò)濾方法和半監(jiān)督學(xué)習(xí)（SSL, semi-supervised learning）進(jìn)行有效橋接。

上述推薦方法均需要用戶的歷史簽到數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)稀疏性對(duì)推薦質(zhì)量有較大影響。

2.2 基于信任關(guān)系的推薦

Guo等[5-6]在推薦系統(tǒng)中融入了用戶間的信任關(guān)系，解決傳統(tǒng)CF方法數(shù)據(jù)稀疏和冷啟動(dòng)問(wèn)題。Zhang等[11]基于社交關(guān)系和地理因素構(gòu)建了一個(gè)推薦模型，根據(jù)用戶簽到記錄、社交影響和地理影響建立組合模型，利用PageRank算法改進(jìn)模型的推薦精度。Lee等[8]在CF方法中融入信任和不信任關(guān)系，利用矩陣分解和近鄰相結(jié)合的方法最大化用戶評(píng)級(jí)信息和信任信息的效用，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，不信任信息對(duì)預(yù)測(cè)用戶評(píng)級(jí)有相當(dāng)好的作用。Victor等[12]在基于信任的推薦系統(tǒng)中引入顯式不信任，可提高推薦結(jié)果的精準(zhǔn)度。Ma等[13]研究推薦系統(tǒng)中隱式信任關(guān)系和不信任關(guān)系的預(yù)測(cè)問(wèn)題。關(guān)于信任度的計(jì)算，Zhou等[14]選取了6個(gè)現(xiàn)實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)比，衡量利用局部信息相似性預(yù)測(cè)鏈路的效果，結(jié)果顯示共同鄰居方法表現(xiàn)最佳。Symeonidis等[15]提出FriendT-NS推薦算法，基本思想是使用鄰居節(jié)點(diǎn)的度信息進(jìn)行推薦，比隨機(jī)游走和最短路徑等方法準(zhǔn)確度高。上述方法為基于節(jié)點(diǎn)相似性計(jì)算直接信任度，基于路徑的方法主要用于計(jì)算間接信任度，需要考慮單一路徑的信任傳遞問(wèn)題和多信任路徑的信任合并問(wèn)題。Tobler等[16]提出TidalTrust算法，采用廣度優(yōu)先搜索計(jì)算信任度，尋找源用戶與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的所有最短路徑，通過(guò)信任度權(quán)重計(jì)算用戶對(duì)不直接相連目標(biāo)用戶的信任度。

上述工作與本文工作不同之處在于，本文研究了信任與不信任關(guān)系的傳遞特征，計(jì)算信任和不信任度的方法開(kāi)銷低。另外，本文提出的混合推薦系統(tǒng)通過(guò)考慮多因素、用戶相似性、地理位置鄰近性和信任關(guān)系，線性組合后得到推薦評(píng)級(jí)，能更好地反映實(shí)際情況、提高推薦結(jié)果質(zhì)量。

3 預(yù)備知識(shí)

3.1 基于用戶相似性的推薦

用戶相似性的計(jì)算方法很多，如余弦相似度、皮爾遜相關(guān)系數(shù)等，本文采用余弦相似度計(jì)算用戶u和u的相似性，計(jì)算式[9]為

3.2 基于地理位置的推薦

地理學(xué)第一定律認(rèn)為，人類的行為與所處的地域有很大的關(guān)系，人們之間的距離越近，關(guān)系就越緊密[16]。在LBSN中，用戶的簽到在地理上會(huì)有聚集的現(xiàn)象，這種現(xiàn)象主要是因?yàn)橛脩粼谶x擇簽到位置時(shí)會(huì)有2種傾向：1) 傾向于去離家或公司較近的地點(diǎn)；2) 傾向于去感興趣的位置附近的地點(diǎn)，即使這些地點(diǎn)可能離家較遠(yuǎn)。

因此，對(duì)于一個(gè)候選的興趣點(diǎn)l，用戶u在l簽到的條件概率[18]為

4 基于局部信任關(guān)系的推薦

信任網(wǎng)絡(luò)記錄了用戶間的信任關(guān)系，用有向圖=<,>表示。代表用戶集合，代表信任關(guān)系即有向邊集合。信任網(wǎng)絡(luò)如圖2所示，其中，、、、代表4個(gè)用戶，6條有向邊表示用戶間的信任關(guān)系，邊上的數(shù)值表示信任度。信任網(wǎng)絡(luò)與社交網(wǎng)絡(luò)不同，信任網(wǎng)絡(luò)中的信任關(guān)系是單向信任的，信任，不代表也信任。而社交網(wǎng)絡(luò)中的好友關(guān)系是雙向的，是的朋友，則也是的朋友。

圖2 信任網(wǎng)絡(luò)

在信任網(wǎng)絡(luò)中，信任關(guān)系分為2種，直接信任和間接信任。在圖2中，實(shí)線邊表示用戶間的直接信任關(guān)系，可以通過(guò)信任評(píng)價(jià)獲得；虛線邊表示間接信任關(guān)系，可以通過(guò)直接信任的傳遞獲得。從圖2可以看出，用戶直接信任用戶和用戶，根據(jù)信任的傳遞性[17]推斷出，用戶間接信任用戶。

本文同時(shí)考慮信任和不信任關(guān)系，下面分析它們的傳遞特性，給出信任度和不信任度的計(jì)算方法。

4.1 局部信任及其傳遞

根據(jù)用戶信任度計(jì)算時(shí)涉及的相關(guān)用戶的范圍，信任分為局部信任和全局信任2種。與全局信任相比，局部信任關(guān)系由于具有個(gè)性化特征，因此更適合度量用戶間的信任度[10]。但是，計(jì)算局部信任度時(shí)需要計(jì)算所有用戶對(duì)的信任度，全局信任度計(jì)算只為每個(gè)用戶計(jì)算一次，因此局部信任的計(jì)算開(kāi)銷更大。在系統(tǒng)安全性方面，盡管2種信任都可能受到惡意攻擊，但是由于局部信任的傳遞路徑的起始節(jié)點(diǎn)由用戶自主選取，因此可以降低受攻擊的可能性[16]。

其中，()為被用戶信任的鄰居用戶集，()為被用戶信任的鄰居用戶集。

圖3是一個(gè)簡(jiǎn)單的局部信任傳播計(jì)算實(shí)例，用戶間的連線表示信任關(guān)系。在本例中，()={,}，()={,}，maxW,k=1，則用戶對(duì)用戶的信任度為

4.2 局部不信任及其傳遞

社交網(wǎng)絡(luò)中信任問(wèn)題的研究主要集中于信任的計(jì)算和信任的傳遞，然而關(guān)于不信任關(guān)系的研究才剛剛起步，因此對(duì)不信任問(wèn)題的研究相對(duì)較少。在推薦系統(tǒng)中利用不信任關(guān)系的算法更是少之又少，主要原因包括：1) 在社交網(wǎng)絡(luò)中，很難獲得不信任關(guān)系的數(shù)據(jù)；2) 不信任關(guān)系的傳遞性與信任關(guān)系的傳遞性不同，人們對(duì)于怎樣利用不信任關(guān)系輔助推薦意見(jiàn)并不統(tǒng)一。

圖4 用戶A到用戶C的簡(jiǎn)單二級(jí)通路傳遞模型

社交平衡理論[18]研究了3人間的友好和敵對(duì)關(guān)系。該理論認(rèn)為，類似于“我朋友的朋友是我的朋友”的社會(huì)關(guān)系比“我朋友的朋友是我的敵人”更為常見(jiàn)，也更為穩(wěn)定。則由社交平衡理論可知，在只有3個(gè)用戶的社交結(jié)構(gòu)中，用戶到用戶的二級(jí)通路中只有2種類型是可以穩(wěn)定存在的，第一種類型是用戶不信任中間用戶，中間用戶信任用戶，則到潛在的是不信任關(guān)系；第二種類型是用戶信任中間用戶，中間用戶信任用戶，則到潛在的是信任關(guān)系。

根據(jù)上述分析可知，當(dāng)用戶到用戶之間不存在直接信任和不信任關(guān)系時(shí)，用戶對(duì)用戶的不信任度計(jì)算式為

其中，表示用戶與用戶之間的中間用戶；out()、out(A)、out(A)分別表示的出鄰居、信任的鄰居和不信任的鄰居；in(+)是信任中間用戶的用戶集合。式(6)右邊的第一個(gè)式子中的min運(yùn)算表示不信任的鄰居中的最小信任度（不信任度為負(fù)值，該值表示對(duì)最不信任用戶的信任度），第二個(gè)式子中的max表示信任的鄰居用戶中的最大信任度。

4.3 綜合2種局部信任關(guān)系

綜上所述，在信賴朋友的影響下，用戶u去l的概率為

其中，集合F表示用戶u信賴的朋友集合，W,k表示用戶u對(duì)用戶u的信任度，c,j表示用戶u在l的歷史簽到信息，c,j=1表示u去過(guò)地點(diǎn)l，c,j=0表示其未去過(guò)地點(diǎn)l。

一般地，推薦時(shí)人們更傾向于考慮直接信任，因此當(dāng)兩用戶之間同時(shí)存在2種信任關(guān)系時(shí)，只利用直接信任關(guān)系進(jìn)行推薦。

在信任社交網(wǎng)絡(luò)中，根據(jù)Jaccard系數(shù)方法可以計(jì)算出相鄰用戶間的信任度和不信任度。具有傳遞條件的非相鄰用戶，根據(jù)社交平衡理論，尋找到所有符合條件的二級(jí)通路，計(jì)算信任和不信任關(guān)系的傳遞，即得非相鄰用戶間的信任度。非相鄰用戶u對(duì)用戶u的信任度計(jì)算式為

5 融合信任關(guān)系的混合推薦系統(tǒng)

5.1 混合框架

在第3節(jié)中，本文詳細(xì)介紹了基于用戶相似性和基于地理位置這2種推薦方法。這2種方法雖然能夠?yàn)橛脩敉扑]興趣點(diǎn)，但是推薦的質(zhì)量并不理想?，F(xiàn)實(shí)中，人們更傾向于接納信賴的朋友的推薦，因此本文在第4節(jié)詳細(xì)分析了信任與不信任關(guān)系的傳播和計(jì)算方法。在LBSN中，用戶根據(jù)其所信任朋友的簽到歷史考慮去一個(gè)新地點(diǎn)的可能性，更符合實(shí)際。因此，本文將用戶相似性、地理位置和信任關(guān)系這3種影響進(jìn)行線性組合，確定用戶u到興趣點(diǎn)l的概率為

對(duì)于偽造簽到記錄的惡意用戶，即使該用戶的虛假簽到記錄與目標(biāo)用戶高度相似，也不能對(duì)目標(biāo)用戶的POI推薦產(chǎn)生決定性的影響。根據(jù)式(9)，對(duì)目標(biāo)用戶的POI推薦依賴于用戶相似性、地理相似性和信任關(guān)系。一個(gè)惡意用戶無(wú)法通過(guò)建立直接和間接的朋友關(guān)系獲得目標(biāo)用戶的足夠信任，因此也無(wú)法對(duì)目標(biāo)用戶進(jìn)行惡意推薦。

5.2 單因素簽到可能性

根據(jù)式(1)可得基于用戶相似的推薦概率為

根據(jù)式(4)可得基于位置相似的推薦概率為

根據(jù)式(7)可得基于信任關(guān)系的推薦概率為

因此，有

5.3 生成推薦

根據(jù)上述構(gòu)建的混合框架，生成推薦的具體步驟如下。

步驟1 分別實(shí)現(xiàn)基于用戶相似性、地理位置和信任關(guān)系的推薦。

步驟2 使用步驟1的3個(gè)推薦，分別篩選出top-個(gè)候選興趣點(diǎn)集合。

步驟3 根據(jù)混合框架線性組合的3組推薦結(jié)果，得到最終的推薦序列。

5.4 復(fù)雜性分析

6 實(shí)驗(yàn)對(duì)比與分析

本節(jié)通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析，驗(yàn)證提出的混合推薦算法的性能：1) 分析推薦算法中的不同因素，如用戶相似性、地理位置和信任關(guān)系，在推薦中各自的影響權(quán)重；2) 對(duì)比融合信任關(guān)系的推薦算法和傳統(tǒng)算法的推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性以及算法的時(shí)間效率。

6.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和參數(shù)設(shè)置

6.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)

6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

本文將融合用戶相似性、地理位置和信任關(guān)系的混合興趣點(diǎn)推薦方法（TSG）與以下3種推薦方法進(jìn)行比較。

1) user-based CF(U)：基于用戶相似性的推薦。

2) preference and context embedding(PACE)[7]：基于用戶偏好和背景嵌入的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推薦。

3) user social and geographical model (USG)[8]：基于用戶社交關(guān)系和地理因素的推薦。

圖5~圖7顯示了在Foursquare和Gowalla數(shù)據(jù)集上運(yùn)行4種推薦算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。分別考察興趣點(diǎn)個(gè)數(shù)=5、10和20時(shí)，4種推薦算法的準(zhǔn)確率和召回率。

圖5顯示了在=5、10、20情況下，4種推薦算法的準(zhǔn)確率和召回率。從圖5可以看出，在推薦過(guò)程中，考慮多個(gè)因素比單因素得到更好的推薦效果，隨著值的增大，推薦的準(zhǔn)確率會(huì)有一定程度的下降。但本文的TSG算法在各種情況下都顯示出最佳的推薦性能。這也驗(yàn)證了融合信任關(guān)系后，避免了惡意推薦，提高了推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

圖5 推薦性能比較

如圖6所示，實(shí)驗(yàn)對(duì)比了混合推薦算法中只考慮信任關(guān)系和同時(shí)考慮信任與不信任關(guān)系情況下的推薦結(jié)果質(zhì)量。TSG代表在混合推薦算法中只融合信任關(guān)系，TSG-all代表信任和不信任關(guān)系同時(shí)考慮的推薦算法。

圖6 不信任關(guān)系在推薦中的影響

為了說(shuō)明不信任關(guān)系能夠抵制惡意推薦，本文在真實(shí)數(shù)據(jù)集中注入了虛假簽到記錄。TSG算法僅考慮信任關(guān)系，TSG-all算法考慮了不信任關(guān)系。

從圖6可以看出，融合了不信任關(guān)系之后，TSG-all推薦算法的準(zhǔn)確率和召回率都比只考慮信任關(guān)系的TSG算法有改善，這是因?yàn)樘摷俸灥降挠脩羰悄繕?biāo)用戶不信任的，在形成推薦的過(guò)程中過(guò)濾了虛假用戶的推薦信息。這也證明了引入不信任關(guān)系對(duì)推薦質(zhì)量的提高是有效的，能夠抑制惡意推薦。通過(guò)研究和合理利用不信任關(guān)系及其傳遞可以發(fā)現(xiàn)更多用戶間潛在的信息，以此來(lái)提升推薦的性能。

如圖7所示，實(shí)驗(yàn)對(duì)比了本文提出的混合推薦算法與單因素的推薦算法的運(yùn)行時(shí)間。從圖7可以看出，在2種數(shù)據(jù)集上，融合了信任關(guān)系的混合推薦算法的運(yùn)行時(shí)間要稍高于考慮單因素的傳統(tǒng)推薦算法。這是因?yàn)榛旌贤扑]系統(tǒng)要分別計(jì)算基于用戶相似性、基于地理位置信息以及基于信任關(guān)系和不信任關(guān)系的簽到概率，然后進(jìn)行線性組合獲得最終推薦結(jié)果，時(shí)間開(kāi)銷分析詳見(jiàn)5.4節(jié)。但是3種推薦系統(tǒng)相對(duì)獨(dú)立，可以并發(fā)運(yùn)行，因此時(shí)間開(kāi)銷的增加不是非常大。

圖7 運(yùn)行時(shí)間比較

7 結(jié)束語(yǔ)

本文通過(guò)對(duì)基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)用戶的信任與不信任關(guān)系及其傳遞對(duì)興趣點(diǎn)推薦的影響研究發(fā)現(xiàn)，將用戶間的社交影響細(xì)化為信任關(guān)系，可以改善推薦的性能?；诖耍岢隽艘粋€(gè)融合用戶相似性、地理位置和信任關(guān)系的興趣點(diǎn)推薦框架。與基于用戶的協(xié)同推薦以及基于地理位置的推薦相比，混合推薦算法的推薦結(jié)果更準(zhǔn)確，用戶的滿意度更好。

POI推薦可能由于敏感信息（如地理位置等的泄露）面臨隱私保護(hù)問(wèn)題。未來(lái)將研究POI推薦中的隱私保護(hù)和推薦準(zhǔn)確度之間的平衡問(wèn)題。

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POI recommendation by incorporating trust-distrust relationship in LBSN

ZHU Jinghua, MING Qian

Department of Computer Science and Technology, Heilongjiang University, Harbin 150080, China

POI (point of interest) recommendation is an important personalized service in the LBSN (location-based social network) which has wide applications such as popular sights recommendation and travel routes planning. Most existing collaborative filter algorithms make recommendation according to user similarity and location similarity, they don’t consider the trust relationship between users. And trust relationship is helpful to improve recommendation accuracy, robustness and user satisfaction. Firstly, the propagation property of trust and distrust relationship was analyzed. Then, the measurement and computation method of trust were given. Finally, a hybrid recommendation system which combined user similarity, geographical location similarity and trust relationship was proposed. The experiments results show that the hybrid recommendation is obviously superior to the traditional collaborative filtering in terms of results accuracy and user satisfaction.

LBSN, POI recommendation, collaborative filtering, trust relationship

TP311

A

10.11959/j.issn.1000?436x.2018117

2017?11?08；

2018?05?18

朱敬華，zhujinghua@hlju.edu.cn

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（No.61100048, No.61370222）；黑龍江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（No.F2016034）

The National Natural Science Foundation of China (No.61100048, No.61370222), The Natural Science Foundation of Heilongjiang Province (No.F2016034)

朱敬華（1976?），女，博士，黑龍江大學(xué)教授、碩士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)樯鐣?huì)網(wǎng)絡(luò)推薦、傳感器網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘。

明騫（1991?），男，黑龍江大學(xué)碩士生，主要研究方向?yàn)榛谖恢蒙缃痪W(wǎng)絡(luò)的個(gè)性化推薦。