基于用户相似性的基于传统协作过滤（CF）的推荐系统经常会由于查找相似用户的困难而导致准确性较低。 将信任网络纳入基于CF的推荐系统是解决邻居选择问题的一种有吸引力的方法。 大多数现有的基于信任的CF方法假定可以在信任网中描述和推理基础关系（无论是推断的还是预先存在的）。 但是，在在线共享社区或电子商务站点中，信任网络并不总是可用，并且通常是稀疏的。 信任网络有限且稀疏，强烈影响推荐的质量。 在本文中，我们提出了一种新颖的方法，该方法基于在线共享社区或电子商务站点中用户的个人活动和关系网络，建立和