业主和承包商是建筑市场的主要参与主体,业主能否在数量众多的承包商中选择合适的承包商关系到工程项目的成败。随着建筑业信息共享和信用平台的建设,业主选择承包商时可以将信誉纳入重要指标,以规避行业竞争、道德缺失带来的失信风险。承包商信誉的来源是与其合作过的前业主对该承包商的评价和推荐意见。决策业主在在使用这些信息时,会充分考虑自身与这些前业主的关系。只有决策业主信任的业主给出的推荐意见才有参考意义,从而找到符合自身期望的承包商。如此提高业主决策效率的同时,有助于建筑市场整体信誉向良性发展。本文借鉴计算机基于用户的协同过滤算法,提出以基于业主的协同过滤算法为主线的信誉网络推荐模型,解决决策业主对前业主的信任问题,获取有价值的承包商推荐信息。该模型的使用包括相关信息收集、邻居集合形成、承包商信誉评价和推荐列表形成等阶段,其中业主邻居集合形成是较为重要的环节。决策业主对前业主的复合信任值以及二者的相似度得到决策业主对前业主的综合信任度。综合信任度高于一定标准的前业主形成决策业主的邻居集合。复合信任值由直接或间接信任值和信誉值构成,前者考虑业主间的沟通和合作关系,后者考虑建筑市场对业主的综合评价。信任以信任链的形式传递,信誉传播类似于Page Rank算法的网页排序原理,按照其规则计算信誉值。相似度由业主对承包商信任评价的相似性和业主共同属性相似性构成。由于业主合作时间会对业主间的信任关系有影响,引入时间衰减函数修正因时间带来的信任差异。邻居业主给出的承包商推荐意见令决策业主满意的概率更大,计算拟合作承包商的信誉分值,分值高的承包商可以进入推荐列表。模拟真实案例并采用仿真设计观测排名,结果表明模型有效。本文着重研究业主间的信任关系和多个主体对同一目标形成的信誉评价,借鉴计算机算法实现了承包商的信誉分值排名,并得到信誉较高的承包商候选名单,为业主选择承包商提供新的有效方法。