基于时滞相关负反馈的用户信任网络控制推荐模型

由于网络用户数据呈现稀疏状导致对用户信任值评价控制不准确,难以实现有效推荐。传统方法中使用语义Web结合协同过滤方法进行用户信任网络控制,在协同过滤中由于冷启动和不确定时延导致相似用户发现较为困难。提出一种基于Lyapunov稳定性理论的用户信任度评价渐进控制算法,完成用户信任网络控制器设计,并进行用户推荐模型构建,实现对用户信任度的准确评价。仿真实验表明,使用该算法和模型进行网络交易用户信任评价,能解决评价系统中存在的不确定误差、干扰和时滞等问题,用户推荐模型鲁棒性好。