1、隨著互聯(lián)網上信息資源的日益增多，用戶對個性化服務的要求也不斷提高。個性化推薦技術作為電子商務推薦系統(tǒng)的一個重要研究內容，得到了越來越多的研究者的關注。其中，個性化推薦系統(tǒng)中的協(xié)同過濾推薦是迄今為止應用最廣泛、最成功的推薦技術。但是，隨著推薦系統(tǒng)的廣泛應用，推薦算法的安全問題日益顯現(xiàn)。由于推薦算法自身不能有效去除惡意數(shù)據(jù)，從而導致推薦系統(tǒng)不能有效獲取用戶的真實興趣愛好，產生的推薦項目嚴重偏離用戶的真實興趣。如何保障個性化協(xié)同推薦系統(tǒng)的推薦

2、質量已成為人們關注的主要問題。本文在對國內外研究現(xiàn)狀綜合分析的基礎上，進一步對協(xié)同過濾推薦技術進行了深入研究。
　　首先，深入分析了傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法，針對傳統(tǒng)的協(xié)同推薦系統(tǒng)因不能有效抵制惡意用戶注入的虛假評分數(shù)據(jù)，導致推薦系統(tǒng)的推薦結果產生嚴重偏差，提出了一種融入用戶信任的協(xié)同過濾推薦算法。該算法采用全新的項目相似性度量方法，在考慮了用戶評分對項目相似性的影響下，通過引入用戶信任機制以抑制惡意數(shù)據(jù)對推薦系統(tǒng)產生的負面影響，能