基于信任度的购买意愿推荐系统开发文献综述

随着电子商务的迅速发展和信息过载问题的日益严重，推荐系统已经成为帮助用户快速找到所需商品的重要工具。

传统的推荐系统主要依赖于用户的历史行为数据，例如评分、浏览记录等，来预测用户的偏好。

然而，这些方法往往忽略了用户之间的信任关系，而信任关系在用户决策过程中起着至关重要的作用。

近年来，基于信任度的推荐系统逐渐兴起，通过将用户之间的信任关系融入推荐算法中，可以有效提高推荐系统的准确性和可解释性。

本文首先介绍了推荐系统和信任度的相关概念，然后对基于信任度的推荐系统研究现状进行了综述，并对主要研究方法进行了分析，最后对该领域未来的发展趋势进行了展望。

关键词：推荐系统；信任度；协同过滤；购买意愿；深度学习

1.1推荐系统
推荐系统是一种信息过滤系统，旨在根据用户的历史行为、兴趣偏好以及其他相关信息，预测用户对特定项目的评分或偏好，并将用户可能感兴趣的项目推荐给用户。

推荐系统的目标是帮助用户从海量的信息中找到自己感兴趣的内容，解决信息过载问题，提高用户体验和满意度。

1.2信任度
信任度是指用户对另一个用户或信息源的可靠性、可信赖程度的主观评价。

在推荐系统中，信任度可以反映用户之间的好友关系、专家评价、意见领袖的影响力等因素。