问题提出：信息推荐系统第二版

随着互联网的发展，网络上用户之间形成的关系已经成为线下关系的一种投影，因此研究网络上用户的行为具有重要的意义。互联网身份由先前的匿名演变到现在的半匿名状态，甚至部分网站开始实名化发展，这种发展趋势代表着用户开始意识到长期的知识输出所存在的价值，而互联网也乐于提供这种有益于网络良性发展的土壤，如网络上经常采用积分或者等级的形式来有意识地给用户形成一种荣誉感，从而形成一种围绕着知名用户或者资深用户不断向外传播价值、继而持续发展的网络社区氛围。所以在这个越来越注重用户黏性的网络时代，人们在现实之外可以重塑另一种身份，甚至与线下的身份相辅相成形成个人的荣誉。本节将用户由于知识的交换而形成的网络社区称为知识网络社区。知识网络社区的特征可以简单描述为:用户UGC(User Generated Content)模式自发产生内容；用户可以对他人的内容表明自己的态度；可追踪表明态度的用户的信息；用户的身份具有累积的效应。如知识型问答网站——知乎和科学研究分享平台——科学网等都具有这样的特征，然而前者用户多为匿名身份，后者则实名居多。本节以科学网为例来研究基于声誉的协同过滤推荐方法。

个性化推荐服务以一种主动预测用户喜好并积极推荐的方式来辅助搜索引擎的发展。在个性化推荐领域使用比较广泛的是协同过滤推荐方法，尤其是基于用户的协同过滤推荐。这其实也代表着在人工智能领域，人与人之间的关系所发挥的作用越来越受到重视。而这种关系由于社会网络分析的发展，逐渐从相互认识的用户之间的关系扩展到陌生用户之间的关系，并积极应用于个性化推荐中，如基于好友的个性化推荐、基于信任的个性化推荐等。然而，基于相互认识用户的个性化推荐往往会带来数据稀疏等问题，因此部分学者的研究重心集中于由相识用户出发传递到陌生用户的信任机制的挖掘与应用，也就是我们常见的基于信任的推荐机制。关于信任，我们能够从文献中发现多种定义，整体上可以分为两种:一种是在特定的情景下的用户对另一个用户的信任，另一种是基于情景下的整体相关用户对某个用户的信任。然而，这些定义的共同点是主体基于对象可靠性、完整性以及价值等特征所表现出来的信心和期望等。信任的对象可以是行为主体或者项目等。一般对象的可信度与其可靠性、有用性以及受欢迎程度等有很大的关系。这里，我们将用户认为对象可以满足其预期的程度来定义一个用户对其他对象的信任值。声誉是源于公众直接或者间接的知识以及经验而形成的信任的累积。在本节的研究中，我们定义声誉为用户或者博文可以满足许多人期望的程度。基于内在的信任，用户得以产生信任相关的行为。信任行为在本节中可以理解为用户对一个对象表现出兴趣而产生的行为，如用户推荐、博文评论等。本节以科研网为例，通过调研科学网中用户的行为来评估用户的信任，并基于大众的信任来衡量用户声誉。用户声誉可以看成是用户传统声誉在互联网环境的自然延伸。另一方面，由于搜索引擎和个性化推荐的共同发展，网络资源问题由早期的泛滥发展到同类优质资源过多的现状，具体表现在由用户的转载等行为而导致对原创作者的忽视等问题。基于此，本节根据用户行为来衡量博文的声誉，以此获得相对客观、可比较的结果。此外，个性化推荐服务中用户打分水平不一致是一直存在的问题，本节考虑到信任在用户评分中的作用，通过信任来调节用户评分，从而降低由于用户打分标准的不一致而导致在计算用户相似性的过程中产生的偏差。(www.xing528.com)

在感知当下互联网环境中用户对个人声誉逐渐重视的情形下，本节探究声誉在个性化推荐服务中的发展机制。本节研究的基于声誉的社会化信息推荐服务方式是对基于用户的协同过滤推荐方式的扩展机制。