基于用户信任和张量分解的社会网络推荐

社会化网络中的推荐系统可以在浩瀚的数据海洋中给用户推荐相关的信息。社会网络中用户之间的信任关系已经被用于推荐算法中,但是目前的基于信任的推荐算法都是单一的信任模型。提出了一种基于主题的张量分解的用户信任推荐算法,用来挖掘用户在不同的物品选取的时候对不同朋友的信任程度。由于社交网络更新速度快,鉴于目前的基于信任算法大都是静态算法,提出了一种增量更新的张量分解算法用于用户信任的推荐算法。实验结果表明：所提出的基于主题的用户信任推荐算法比现有算法具有更好的准确性,并且增量更新的推荐算法可以大幅度提高推荐算法在训练数据增加后的模型训练效率,适合更新速度快的社会化网络中的推荐任务。     

基于社交网络能量扩散的协同过滤推荐算法

针对数据稀疏导致推荐系统精确度较低的问题,结合社交网络中丰富的社会化信息及能量扩散在数据稀疏问题上的优良表现,文中提出基于社交网络能量扩散的协同过滤推荐算法.首先利用用户-物品评分矩阵和信任关系具有的传递性计算用户之间信任强度值.再利用社交网络结合用户-物品二分网络,得到物品资源值.最后利用协同过滤方法进行预测评分.在真实数据集上的实验表明,文中算法缓解数据稀疏性,可解决推荐精确度较低的问题.     

融合信任隐性影响和信任度的推荐模型

现有一些方法通过结合传统推荐技术和社交信息,缓解推荐系统中的冷启动问题,但由于可用的社交信息较少,效果不佳.因此,文中提出融合信任隐性影响和信任度的推荐模型,在引入社交信息中信任关系的前提下,不仅考虑用户在信任关系中的显式行为数据,还考虑信任关系的隐性影响(如被信任用户的潜在特征向量),用于获取冷启动用户的偏好特征,有...     

社交网络环境下基于信任的推荐算法

现有的基于信任的推荐算法通常假设用户是单一和同质的,没有充分挖掘信任关系信息,且相似关系和信任关系的融合缺乏高效的模型,极大地影响了推荐的准确性和可靠性。本文提出一种基于信任的推荐算法。首先结合全局信任和局部信任,并利用信任的传播性质对信任关系进行建模,然后设置推荐权重,综合考虑相似度和信任度来构建用户间的偏好关系,筛选出邻居。接着将基于记忆的协同过滤思想和社交网络的信任关系融入概率矩阵分解模型,同时使用自适应权重动态决定各部分的影响程度,形成高效统一的可信推荐模型Trust-PMF。本文的算法在FilmTrust、Epinions这两个数据集上与相关算法做了对比验证,结果证实了此算法的高效性。     

基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法

传统协同过滤算法存在严重的数据稀疏和冷启动问题。利用社交网络中的丰富信息为解决传统协同过滤算法的数据稀疏和冷启动带来了契机。然而,传统基于社交网络的协同过滤算法仅利用粗粒度、稀疏的用户信任关系来改进传统协同过滤算法,即用0或1表示用户之间信任程度。另外,传统基于社交网络推荐算法仅仅集成用户之间显式信任关系,而忽略用户之间隐式的信任关系。本文提出一种基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法,即利用图嵌入模型技术学习社交网络中用户的低维特征表示,并根据用户的低维特征表示推导用户之间细粒度的信任关系。最后,根据信任用户和相似用户对目标物品的评分权重预测用户对目标物品的评分。在真实数据集上的实验结果表明,基于图嵌入模型的协同过滤算法的性能优于传统的协同过滤算法。     

融合社交关系与时间因素的主题模型推荐算法

用户的行为偏好往往会受到社交关系、时间变化等多种因素影响,只考虑单一因素会导致构建的用户兴趣模型比较片面,难以准确地产生推荐。为此,融合用户社交关系和时间因素,提出一种主题模型推荐算法。利用主题模型对用户标注行为进行主题建模,得到用户-物品概率矩阵。根据用户标注物品的时间计算用户标注行为的时间权重,将其与用户的标注行为权重相结合,计算基于时间的用户相似度。对用户的社交关系与基于时间的用户相似度进行加权处理得到用户的权重,在此基础上,考虑其他用户的影响,计算用户对物品最终的偏好权重,并根据排名产生推荐结果。在Last.fm数据集上的实验结果表明,该算法能更全面地考虑用户特征,有效提高推荐的质量。     

融合社交网络特征的协同过滤推荐算法

为了解决传统协同过滤算法中存在的严峻的数据稀疏性问题,提出了一种融合社交网络特征的协同过滤推荐算法。该算法在传统矩阵分解模型基础上,通过融合社交网络特征与用户评分偏好程度得到信任和被信任特征矩阵,然后利用社交特征矩阵、商品特征矩阵和用户评分偏好相似性共同预测用户对商品的评分值。为了验证该算法的可靠性,使用Epinions公开数据集对算法性能进行对比分析。实验结果显示,相比现有的社交推荐算法,所提算法有更小的平均绝对误差和均方根误差,同时算法的时间复杂度与数据集的数量之间为线性关系。因此,该算法可以有效缓解数据稀疏性对推荐结果的影响,并提高推荐准确率。在现实推荐中,该算法可以考虑作为大规模数据集进行商品推荐的一个选择方式。     

基于二值信任网络的推荐算法改进

协同过滤算法根据用户项目评分数据进行推荐,但评分数据通常很稀疏,使得用户无法获得满意的推荐,尤其是新用户。而信任网络以及社交网络能提供用户之间的关系数据,可用于推荐算法中。基于二值信任网络,提出GenTrust算法预测新的信任关系,扩展信任网络;并提出IndegreeTrust算法,区分被同一用户信任的所有用户。采用Epinions.com数据集,实验结果表明改进算法相比基于原始信任网络的算法准确率有所提升。     

融合评论文本和社交网络的矩阵分解推荐方法

基于矩阵分解的推荐方法易受到数据稀疏性问题的影响,常见的解决办法是向矩阵分解模型中融入评论文本信息,但是这类方法通常假设用户是独立存在的,忽略了用户之间的社交关系.现实世界中用户的行为与喜好往往会受到其信任好友的影响,因此本文提出一种融合评论文本和社交网络的矩阵分解推荐方法(Review and social probabilistic matrix factorization, RSPMF).首先设计了深度神经网络模型用于学习评论文本的上下文特征;其次,设计了信任传播模型用于根据社交好友的特征修正用户的潜在隐特征;最后将上述两种模型以正则化方式融入概率矩阵分解模型,通过训练模型获取用户与物品之间的内在关系并实现物品推荐.在公开的真实数据集Yelp上进行了实验,并与多种前沿的算法进行了性能对比,结果表明本文提出的RSPMF方法具有良好的推荐性能.     

基于信任传递机制的三支推荐

为了解决社交网络直接信任关系稀疏性问题,并降低协同过滤算法的推荐成本,文中提出基于信任传递机制的三支推荐算法.首先构建信任传递机制,获取用户的间接信任关系,扩展用户的社交网络,并使用二部图网络结构计算用户间双向影响因子.然后,将双向影响因子作为约束项,设计目标函数进行矩阵分解.最后引入三支决策思想,考虑推荐过程中的误分类代价与推广代价,构建基于目标函数的三支推荐算法.在Filmtrust、Epinions数据集上的实验表明,文中算法性能较优.     

融合社交信息的矩阵分解改进推荐算法

矩阵分解的推荐模型具有推荐精度高和易扩展等特点,已成为目前融合社交信息构建推荐系统的主要模型,但在分解过程中,用户偏好矩阵和物品特征矩阵初始赋值的随机性影响了推荐的性能,忽略了物品以及用户之间隐含的联系与区别。为此,提出一种基于社交信息的矩阵分解改进算法。将评分值分别与社交信息和物品的特征属性相结合,构建用户相似网络与物品相似网络,同时应用社区划分充分挖掘用户、物品之间的潜在关系,并按不同类型节点的近邻差异性,通过建立核心、非核心节点的偏好向量与特征向量得到矩阵分解初始矩阵。在公开数据集上的实验结果表明,该算法的推荐性能优于MF、SR2等同类型算法,运行迭代次数明显降低。     

一种基于社会信任潜在因子模型的推荐方法

随着社交网络的快速发展、社交网络用户规模的不断扩大,如何为用户推荐感兴趣的信息变得越发困难。传统的推荐方法利用用户兴趣的历史数据来预测用户未来感兴趣的项目,忽视了社交网络中的信任关系,导致推荐方法的推荐质量不高。针对上述问题,提出了基于社会信任潜在因子模型的推荐方法。该方法引入社会信任来度量社交网络中朋友之间的隐含信任关系,根据社会信任程度来选择用户信任的朋友,对用户信任的朋友与目标用户的共同兴趣进行潜在因子分析,构建基于社会信任的潜在因子模型,实现目标用户的前k个项目推荐。真实数据集上的对比实验结果表明,基于社会信任潜在因子模型的推荐方法在推荐质量上优于现有的推荐方法。     

基于社交信任的概率矩阵因子分解推荐算法

针对评分矩阵和信任矩阵的稀疏性以及推荐精度不高等问题，提出基于社交信任的概率矩阵因子分解推荐算法PMFTrustSVD。该文采用概率矩阵分解算法对信任矩阵进行分解，分别获得用户作为信任者和被信任者的潜在社交偏好；根据用户在作为信任者或被信任者时的偏好不同，将TrustSVD算法中的无向信任矩阵修正为有向矩阵；融合两种算法来预测用户的评分矩阵。在FilmTrust数据集上实验结果表明，该算法优于现有基准算法，能有效缓解用户信任矩阵稀疏的问题并提高推荐精度。     

基于社交网络信任关系的服务推荐方法

随着服务型计算的兴起,大量跨领域电子服务应运而生。用户要从众多服务中挑选出适合自己且可信的服务十分困难,因而提出高效的服务推荐算法十分必要。传统的协同推荐方法存在冷启动、数据稀疏以及实时性不好等问题,在评分数据较少时推荐效果不佳。为获得更好的推荐结果,文中在社交网络中使用信任传递机制,建立信任传递模型,由此获取任意用户间的信任度。另一方面,设计了相似性判定指标,凭借系统评分数据,求得用户间的偏好相似度。在得到用户间信任度和偏好相似度的基础上,根据社交网络的特性,动态结合两部分指标以获得综合推荐权重,再以此权重替代传统相似度衡量标准进行基于用户的协同过滤推荐。所提方法能在解决传统推荐算法问题的基础上进一步提升推荐效果,并以准确率、覆盖率为标准在Epinions数据集上进行验证,获得了较好的效果。     

基于链路预测的有向互动影响力和用户信任的推荐算法

针对传统推荐算法存在忽视社交网络结构紧密强度对用户信任传递的影响和缺乏社交心理解释等问题,提出基于链路预测的有向性互动影响力和用户信任的推荐算法。首先利用融合用户偏好行为和社交圈的综合相似度识别出目标用户的相似朋友圈;其次通过结合节点引力指数和有向性影响因子获得目标用户之间的有向性互动影响力,再利用由有向性互动影响力和用户评分信任而得的综合用户信任值在目标用户的相似朋友圈中寻找出值得信任的相似用户集合,有效提高了推荐的精确性,最后产生推荐。结果表明,所提的推荐方法较之前的社会网络推荐算法在性能上具有显著提高。     

融合社交网络和兴趣的正则化矩阵分解推荐模型

针对目前用户偏好数据和社交关系数据十分稀疏的问题,以及用户可能更加喜欢朋友推荐的商品而不喜欢非朋友推荐的商品这样一个事实,提出了一种结合社交网络和用户间的兴趣偏好相似度的正则化矩阵分解推荐算法,首先针对社交关系数据稀疏问题,利用网络的全局和局部拓扑特性挖掘出用户间的信任和不信任关系矩阵,然后定义了一种改进的用户间的兴趣偏好相似度计算方法,最后在矩阵分解的过程中将信任矩阵、不信任矩阵以及兴趣相关性综合起来为用户作出推荐。实验表明该方法优于主要的正则化推荐方法,与基本的矩阵分解模型（SocialMF）、SoRec、TrustMF、CTRPMF、RecSSN算法相比,算法在均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）上分别减小了1.1%~9.5%和2%~10.1%,取得了较好的推荐效果。     

结合重要节点信任传播的社会化推荐算法

融合社交信息的推荐算法有效缓解了推荐算法中的数据稀疏性问题和冷启动问题,近年来受到极大的关注。但社交信息依然存在数据稀疏性问题,而且社交网络提供的二值数据无法衡量不同用户间的信任程度。针对这些问题,利用重启随机游走算法获取社交网络中的重要节点。提出重要节点信任传播算法建立重要节点和其他用户节点之间的信任关系,同时利用节点的结构信息进一步量化用户间的信任权重,以得到更精确的推荐结果。在三个公开数据集上的实验表明,结合重要节点信任传播的社会化推荐算法（INTP-Rec）丰富了社交信息,有效地提高了推荐算法的准确率和召回率。     

融合用户动态标签和信任关系的协同过滤算法

针对协同过滤推荐算法中的冷启动以及数据稀疏问题,提出一种融合用户动态标签和用户信任关系的矩阵概率分解模型。该模型首先通过构建用户集、标签集和物品集三者间的动态联系,建立用户动态偏好矩阵;接着构建基于用户社会网络信息的用户信任关系矩阵,该信任关系矩阵使用用户信任反馈机制以实时更新用户间的信任值;最后提出融合用户动态标签和用户信任关系的矩阵概率分解模型,并在MovieLens与Jester_Joke_data数据集上进行仿真实验。实验结果表明,该算法在绝对误差均值、准确率与召回率方面获得了较好的效果,在一定程度上能有效提高了协同过滤推荐算法的性能。     

基于用户偏好特征挖掘的个性化推荐算法

为了提升社交网络个性化推荐能力,结合用户行为分布进行个性化推荐设计,文中提出基于用户行为特征挖掘的个性化推荐算法,构建社交网络的用户行为信息特征挖掘模型,采用显著数据分块检测方法对社交网络用户特征的行为信息进行融合处理,提取反映用户偏好的语义信息特征量。从情感、关键词和结构等方面根据用户行为特征组,结合模糊信息感知方法进行社交网络个性化推荐过程中的信息融合处理,在关联规则约束控制下,构建社交网络用户偏好特征的混合推荐模型,实现用户偏好特征挖掘,根据语义分布和用户的行为偏好实现社交网络的个性化信息推荐。仿真结果表明,采用所提方法进行社交网络个性化推荐的特征分辨能力较好,对用户行为特征的准确识别能力较强,提高了社交网络推荐输出的准确性。     

融合社交关系与地理信息的兴趣点推荐模型

基于LBSN的兴趣点推荐存在用户签到矩阵稀疏、推荐精度不高、上下文信息利用不充分等问题,提出一种融合社交信任的矩阵分解算法TGMF（Trust-Geo?Matrix?Factorization）来缓解以上问题。利用BPR模型优化矩阵分解的过程,改进偏序关系的生成策略。把信任影响和相似度计算相结合,提高推荐精度。融合两种模型得到用户的最终偏好列表。把偏好列表中的top-[k]个兴趣点推荐给用户。实验结果表明,在真实数据集Gowalla和Foursquare上,TGMF算法在准确率和召回率两个指标上均优于传统的兴趣点推荐算法。