【摘 要】
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随着P2P网络的广泛应用以及共享信息的增多,P2P网络不仅提供了巨大的信息资源,而且提供了一个便利的信息交流和共享平台,但是巨大的信息量增加了P2P网络中的节点获得有价值信
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随着P2P网络的广泛应用以及共享信息的增多,P2P网络不仅提供了巨大的信息资源,而且提供了一个便利的信息交流和共享平台,但是巨大的信息量增加了P2P网络中的节点获得有价值信息的难度。如何充分利用P2P这一信息交流平台是摆在我们面前的问题。信息推荐为具有相同或相近兴趣者高效地共享信息提供了可能。本文针对P2P环境中数据的分散性等特点,提出一种基于兴趣域的协同过滤推荐机制。为了避免P2P网络中存在的消息的泛洪问题、以及提高推荐算法的效率,采用一种基于兴趣域的增量计算相似度的方法。考虑到分布式环境中的隐私性问题,本文加入保护用户隐私的机制,使得用户可以选择评分是否可以被别的用户共享。在该方案中,根据系统中节点的查询日志,提取出节点的兴趣爱好。系统中的每个节点维护一个用户兴趣描述文件和朋友列表Friend List。根据用户兴趣描述文件判断节点所属的兴趣域,把具有相同兴趣的节点添加到自己的Friend List中,然后在相同的兴趣域中采用增量法计算相似度,最后产生top-N个项目推荐给本地节点。实验结果表明,本文提出的方案能够解决数据的隐私性以及算法的可扩展性问题。在考虑到P2P环境中节点的自组织性,以及存在恶意节点的可能性。在P2P环境的推荐系统中加入信任因素,采用推荐误差作为节点间的信任值,把节点最信任的其他节点加入朋友节点集合,在此集合上计算项目的邻居集合。实验表明,本文提出的基于信任的推荐算法比传统的协同过滤推荐算法具有更小的推荐误差。
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