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在跨域推薦系統中，存在某些用戶對所購買的物品進行隨意評分的情況。由于對物品進行隨意評分的用戶的數量較少，當該物品的評分數量較多時隨意評分對推薦效果的影響較小，但是當該物品的評分數量較少時，隨意評分會對推薦效果產生較大的影響。針對這個問題，提出一種基于評分可靠性的跨域個性化推薦方法。該方法針對不同的評分可靠性，為用戶設置不同的閾值。當將輔助域的數據向目標域遷移時，如果用戶進行評分的某物品的評分數量低于該用戶的閾值，則不將該用戶對該物品的評分數據遷移到目標域，否則進行遷移，以此減少隨意評分對推薦效果的影響。實驗結果表明，整體上，與為所有用戶設置統一的閾值和不為用戶設置閾值的跨域推薦相比，所提方法具有更高的預測評分的準確度。
近幾十年來，隨著互聯網的快速發展，人們能夠獲取的信息越來越多，但是用戶在面對數量龐大、內容豐富的信息的同時，對如何獲取自己真正想要的信息存在著困惑，因此，大量以個性化推薦為代表的過濾網絡工具應運而生。目前個性化推薦領域大多數研究人員主要研究單領域推薦，如Netflix和Last．fm。單領域推薦往往存在數據稀疏和冷啟動兩大主要問題，使得用戶的個性化推薦效果不理想。如何整合多個不同域中的數據來實現用戶精準推薦已成為近來個性化推薦的研究熱點。
推薦系統如何根據用戶對一類信息（或物品）的喜好，向其推薦其他類型的信息（或物品），被稱為跨域推薦。在跨域推薦中存在隨意評分的用戶，例如，有的用戶即使對購物過程不滿意，但因為好評返紅包等原因仍對物品給出較高的評分；而有的用戶即使對購物過程滿意，因為心情不好等原因對物品給出較低的評分。當該物品的評分數量較少時，隨意評分使得該物品的評分并不能準確表現出用戶的偏愛，從而對推薦結果的準確性產生較大的影響。
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