【摘要】协同过滤算法是网上推荐系统最常用的算法,但是传统的协同过滤算法很难解决数据稀疏、冷启动、用户兴趣变化等问题。本文提出基于信任与用户兴趣变化的协同过滤改进方法。该方法将信任引入到传统协同过滤算法中,构建用户信任模型,用信任的传递特性为用户匹配更多邻居用户,从而可以在一定程度上缓解数据稀疏性等问题。随着时间的变化,用户的兴趣也会发生变化,本文利用时间遗忘函数来模拟用户的兴趣变化。本算法综合用户相似度、用户信任度及用户兴趣变化,为目标用户推荐项目。最后利用数据实验验证本方法的有效性。