区间值矩阵分解与基于知识的聚类方法在具备信任意识的跨领域推荐系统中的应用

《Information Fusion》：Interval-valued matrix factorization and knowledge-guided clustering for trust-aware cross-domain recommendation systems

信任关系量化不准确影响跨域推荐系统性能，本文提出用区间值描述信任关系并构建IMFKC_TCCFA算法，结合区间值矩阵分解和知识引导聚类实现多源数据融合，实验验证其优于现有算法。

　　
本文针对信任 aware 跨域推荐系统中的信任关系量化问题提出创新解决方案，通过引入区间值描述信任关系并构建新型融合框架，在多个数据集上验证了方法的有效性。研究核心在于突破传统实数描述信任关系的局限性，建立更符合人类认知的信任表达体系，并通过多阶段信息融合机制提升跨域推荐效果。

在问题提出阶段，研究指出现有方法存在三大缺陷：首先，实数描述无法准确捕捉用户主观信任的模糊性，实验数据显示78%的用户信任度评估存在区间波动；其次，传统方法将信任关系简化为静态数值，忽视了动态演化特性；最后，跨域信息融合时存在数据类型不兼容问题，导致信息利用效率低下。

针对上述问题，本文构建了"双阶段四步法"解决方案体系。在信任关系建模阶段，创新性地提出分层区间描述机制：对 intra-domain 信任采用基于用户行为序列的区间推断方法，通过分析历史交互数据自动生成包含上下限的信任区间；对 inter-domain 信任则建立双向映射模型，既考虑源域用户对目标域的信任传递，又包含目标域用户对源域的逆向信任评估。

信息融合阶段采用混合式处理策略：针对多域实数值评分数据，开发具有自适应校准能力的区间值矩阵分解算法。该算法通过引入信任约束权重机制，使分解过程同时优化评分预测和信任传递两个目标函数。在知识引导聚类环节，突破传统K-means框架限制，构建支持区间值数据处理的层次聚类模型，通过设计动态距离度量函数有效融合多源异构信息。

算法实现层面，研究团队设计了IMFKC_TCCFA框架（Interval-based Multi-domain Fusion with Knowledge Guided Clustering and Trust-aware Cross-domain Adaptive Processing）。该框架包含三个核心模块：1）双域信任推断引擎，分别处理内域信任和外域信任的量化；2）动态融合控制器，根据不同数据域的特征自动选择最优融合策略；3）知识引导聚类器，内置领域知识图谱指导聚类过程。特别值得关注的是，该框架创新性地将信任传递过程建模为概率流动网络，使跨域信息传递更具可解释性。

实验验证部分采用四组典型数据集进行对比测试，覆盖电影、书籍、旅游等不同领域。基准算法包括传统矩阵分解、基于图神经网络的跨域方法以及最新提出的融合信任的推荐算法。实验设置包含冷启动和动态信任演化两种场景，评估指标涵盖准确率、召回率、F1值以及新颖性评分等12项指标。

对比实验结果显示，IMFKC_TCCFA在所有测试场景下均表现优异。在信任动态性测试中，其准确率比最优基线算法提升23.6%，特别是在用户兴趣快速变化（每周更新推荐列表）的测试集上，性能优势达到41.2%。针对数据稀疏问题，引入的信任增强机制使召回率提升19.8%，且在低密度评分矩阵（低于30%的评分覆盖率）下仍保持稳定性能。

研究贡献体现在四个维度：理论层面，首次建立区间值信任关系的数学描述框架，完善了信任建模的理论体系；方法层面，提出双域信任推断与动态融合机制，有效解决了跨域数据异构性问题；技术层面，开发支持区间值处理的改进型矩阵分解算法和层次聚类器；应用层面，在智慧医疗、跨境电商等三个实际场景部署验证，推荐列表点击率提升达37.5%。

值得关注的技术突破包括：1）信任传递中的模糊集处理技术，通过区间运算保持不确定性；2）动态权重分配机制，根据数据域的评分密度自适应调整融合比例；3）知识图谱驱动的聚类优化，利用领域先验知识约束聚类过程。这些创新点使算法在处理动态变化和复杂语义场景时表现更优。

实验部分特别设计了对比实验组，包括传统CF方法、纯信任模型、混合信任模型等六种基准算法。在公平性测试中，IMFKC_TCCFA展现出更强的鲁棒性，其性能稳定性指数（PSI）达到0.87，优于其他算法的0.62-0.79。消融实验证实，信任推断模块贡献率约45%，动态融合模块贡献率约38%，知识聚类模块贡献率约17%。

未来研究方向主要集中在三个方面：1）信任关系的时空演化建模，计划引入LSTM网络捕捉动态变化；2）多模态信任融合，探索如何整合文本、图像等多源信任证据；3）轻量化部署方案，针对移动端应用开发计算效率更高的近似算法。研究团队已与智慧城市项目组达成合作意向，计划在交通推荐系统中进行工程验证。

该研究成果为跨域推荐系统提供了新的理论视角和技术路径，特别在处理用户信任的主观性和动态性方面具有突破性意义。研究方法中的模块化设计理念，为后续扩展其他类型知识（如社交关系、时空信息等）奠定了良好基础。实验数据表明，该算法在冷启动场景下的表现优于传统方法32.7%，这为解决新兴领域推荐问题提供了有效解决方案。