[论文解读] Social Trust as a solution to address sparsity-inherent problems of Recommender systems

Georgios Pitsilis, Svein J. Knapskog|arXiv (Cornell University)|Aug 5, 2012

Recommender Systems and Techniques参考文献 17被引用 36

一句话总结

本文提出利用用户评分所衍生的社会信任来缓解推荐系统中的数据稀疏性和冷启动问题。通过从现有评分中推断信任关系，该方法提升了推荐的准确性和鲁棒性，相较于非基于信任的系统表现更优，尤其在系统演化的早期阶段。

ABSTRACT

Trust has been explored by many researchers in the past as a successful solution for assisting recommender systems. Even though the approach of using a web-of-trust scheme for assisting the recommendation production is well adopted, issues like the sparsity problem have not been explored adequately so far with regard to this. In this work we are proposing and testing a scheme that uses the existing ratings of users to calculate the hypothetical trust that might exist between them. The purpose is to demonstrate how some basic social networking when applied to an existing system can help in alleviating problems of traditional recommender system schemes. Interestingly, such schemes are also alleviating the cold start problem from which mainly new users are suffering. In order to show how good the system is in that respect, we measure the performance at various times as the system evolves and we also contrast the solution with existing approaches. Finally, we present the results which justify that such schemes undoubtedly work better than a system that makes no use of trust at all.

研究动机与目标

• 解决协同过滤推荐系统中固有的数据稀疏性问题。
• 通过利用社会信任关系缓解新用户带来的冷启动问题。
• 评估从现有评分中推断信任对提升推荐质量的有效性。
• 将所提出的信任增强系统与无信任的基线方法进行对比。
• 展示基于信任的推荐在时间演进中的可扩展性和演化能力。

提出的方法

• 基于用户评分模式和偏好相似性，推断用户之间的社会信任关系。
• 采用信任网络模型，通过共同评分行为和一致性计算信任度。
• 应用信任传播算法来估计缺失评分，从而改善推荐结果。
• 将信任得分整合到协同过滤过程中，用于加权用户相似性。
• 使用RMSE和MAE等标准指标，在系统演化的不同状态中评估性能。
• 在具有不同用户活跃度和数据稀疏性的现实世界数据集上验证该方法。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否从用户评分中推断出的信任有效缓解推荐系统中的数据稀疏性影响？
• RQ2 在多大程度上，引入社会信任能提升推荐准确性，尤其是对新用户？
• RQ3 随着用户交互的积累，信任增强系统的性能如何随时间演变？
• RQ4 与不使用信任的传统协同过滤方法相比，基于信任的方法表现如何？
• RQ5 信任推断能否有效缓解用户和物品推荐中的冷启动问题？

主要发现

• 在稀疏数据环境下，信任增强系统在RMSE和MAE指标上显著优于非信任基线系统。
• 从评分中推断的信任能有效提升新用户推荐质量，从而有效缓解冷启动问题。
• 随着用户互动积累，更多信任关系被建立，系统性能随时间持续提升。
• 该方法在不同数据稀疏程度下均表现出鲁棒性，在传统系统失效的场景中仍保持高准确性。
• 通过利用用户行为的一致性模式，信任传播增强了推荐的可靠性。
• 结果证实，从评分行为中衍生的社会信任是解决稀疏性和冷启动问题的可行且有效方案。