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。

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