《表2 用户信任关系矩阵：融合社交网络与关键用户的并行协同过滤推荐算法》

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《融合社交网络与关键用户的并行协同过滤推荐算法》

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对于不同的数据集，提取社交网络信任矩阵的方式不同。对于本文中采用的是已知信任关系是公开数据集epinions，其中用户之间的信任关系显式表示，信任数据范围是[0，1]，无评分则为空。对于没有显性信任数据时，信任度可以依据用户共同评分项等隐性信任数据构建，即用户之间的共同评分项的评分趋向越一致，则用户之间的信任程度越高，反之越低，如UPS（user position similarity）方法[16]、用户间接可信度[17]等方法构建用户之间的信任度。用户信任关系如表2所示。其中，用户之间的信任关系是双向的，即用户a信任用户b，但是用户b不一定信任用户a。同时，对于非显示性信任数据，用户之间的信任程度也不一致，比如用户c对d的信任程度为0.9，而用户d对c的信任程度为0.2，对于非显示性信任数据需要进行归一化处理。