推荐系统是电子商业系统中不可或缺的组成部分，它们通过分析用户的行为和与不同项目的互动来学习用户的偏好。随着社交网络的普及，基于信任的推荐系统引起了广泛的关注。这些系统通常是为了预测评分而设计的，但对于推荐用户感兴趣项目列表（即项目推荐）的意识方法却很少。本文提出了三种结合社会信任的因式相似模型来基于隐式用户反馈进行项目推荐。
文章首先介绍信息过载问题，即在Web 2.0时代，信息的指数级增长挑战了（电子商业系统）发现有用知识的能力，即用户偏好的发现。推荐系统通过提供高质量的个性化推荐来解决这个问题，它们从用户对不同项目的偏好中学习。
推荐系统的一个重要研究方向是矩阵分解技术，它是一种重要的推荐算法。矩阵分解通过考虑用户-用户以及项目-项目相似性来恢复用户对已评分项目和未评分项目之间的偏好。本文中引入了社会信任关系的概念，并声称这些关系对于用户对特定项目的偏好有重要影响。
在现实世界的数据集上进行的实验结果表明，本文提出的方法比其他方法有更好的排名性能。文章在引入社会信任关系的因式相似模型中，强调了社会信任对于改善推荐系统性能的重要性，特别是通过隐式用户反馈来学习用户偏好时。
通过矩阵分解技术来恢复用户偏好，不仅仅考虑了用户和项目之间的直接关系，还通过社会信任关系影响了用户对未交互项目的偏好。这种推荐模型更接近现实世界中人们做决定的过程，其中他人的意见和推荐（社会信任）在形成对新项目的偏好时起着至关重要的作用。
在用户-用户相似性和项目-项目相似性的基础上引入社会信任，推荐系统能够更好地理解用户之间的信任网络，并利用这些信息来生成更加精准的推荐。这种方法的优势在于能够捕捉到用户行为背后的深层次结构和动态，尤其是在有大量选择和信息时，用户需要依据其他可信个体的经验来指导自己的偏好。
本文的研究内容主要集中在两个方面：一是如何将社会信任信息有效结合到推荐系统中，二是如何通过矩阵分解技术来改进推荐质量。社会信任不仅作为一种补充信息，帮助系统更加全面地理解用户偏好，而且还能作为一个重要的影响因素参与到用户偏好预测中，这对于提升推荐系统的性能和用户体验具有重要的意义。随着社交网络的不断发展，社会信任信息的可用性和重要性日益增加，因此，这种基于社会信任的推荐模型未来有很大的应用前景。
