一种基于社交网络信任度的微视频个性化推荐算法

摘要

本发明提供了一种基于社交网络信任度的微视频个性化推荐算法，属于计算机算法领域。步骤如下：1.利用全局信任度和局部信任的差值计算用户偏差度；2.在传统相似度的计算方法中加入置信度因素；3.利用信任对时间的依赖性，信任网络发生动态地演化；4.创建用户的相似网络和信任络组成的双网络时域演化模型；5.根据DNTDEM的建立，得到一个全新的用户信任网络；6.利用LDA模型对推荐内容进行补充；7.预测的用户应该与其的情感邻居相似，然后通过最小化误差平方值对其进行优化。本发明可以有效识别高质量的新形式的用户生成内容(UGC)，并向适当的用户进行推荐；还可以减轻其他用户主观偏见对推荐内容的影响，从而更加客观的向对象用户提供更优质的推荐内容。