刘电霆 ,张全永

(1.桂林理工大学机械与控制工程学院, 广西桂林541004; 2.桂林理工大学信息科学与工程学院, 广西桂林541004)



一种改进的基于云模型的链式推荐算法

刘电霆1,张全永2

(1.桂林理工大学机械与控制工程学院, 广西桂林541004; 2.桂林理工大学信息科学与工程学院, 广西桂林541004)

摘要：为了在网络社区中监督和提高产品概念设计方案的质量，提出了一种改进的基于云模型的链式推荐算法。该算法对网络社区中的用户数据进行预处理，基于集合信任度和相似度推荐一位候选设计专家；应用链式推荐方式推荐另外二位候选设计专家，扩大了推荐范围；进一步利用云模型的信任云逆向生成器计算三位候选者的全局信任度，得到候选设计专家的全局信任度，信任度最大者即是要推荐的设计专家。实验结果验证了该算法的可行性和有效性。

关键词：网络社区；云模型；信任度；相似度；设计专家

0引言

概念设计是产品创新的核心阶段[1],该阶段约占总开发成本的5%，却决定了产品70%~80%的性能、价值等，几乎决定着一个产品的成败[2]。所以，产品的概念设计阶段显得尤为重要，本文的主要工作是在网络社区中对产品的概念设计推荐出一位合适的设计专家。

目前，主要的推荐方法有基于信任度[3-10]、协同过滤[11-13]的推荐算法等，前者是最常用的方法，后者是最近几年刚兴起的研究热点，但二者常用于一些服务、电影、好友等个性化推荐方面，且因为协同过滤方法会出现“冷启动”[4]情况，基于信任度的方法存在很大程度上的主观信任；……