摘要：針對傳統的協同過濾算法推薦準確率較低的問題,提出一種基于信任社區的個性化推薦策略.首先利用社區發現算法,從用戶網絡中挖掘出具備類似興趣喜好的信任社區,然后實施基于社區的個性化推薦.為及時發現用戶的興趣遷移及惡意攻擊節點,引入一種信任度的反饋評價機制,將交易后的評價數據與預期值進行比較,以實現信任度的自適應更新.實驗數據顯示,該算法使得系統推薦準確率得到有效提高,從而提高了用戶對系統的信任度.