融合用户历史行为与社交关系的个性化社交事件推荐方法

为了提升基于事件的社交网络（EBSN）中社交事件的推荐效果,提出了融合用户历史行为和社交关系的个性化社交事件推荐方法。首先采用深度学习技术从用户的历史行为以及用户之间的潜在社交关系两个方面建立用户模型;然后在对用户偏好建模时,引入用户偏好的负向量表示,并使用注意力权重层根据不同的候选推荐事件为用户历史行为中不同的事件和用户社交关系中不同的好友分配不同的权重,同时考虑了事件以及群组的多种特征;最后在真实数据集上进行了大量实验。实验结果表明,该个性化社交事件推荐方法在命中率（HR）、归一化折损累计增益（NDCG）、平均倒数排名（MRR）评价指标上优于对比的深度用户社交事件推荐（DUMER）模型和融合注意力机制的深度兴趣网络（DIN）模型。     

事件社交网中基于有向标签图及用户反馈的活动推荐方法

由于基于事件的社交网络（EBSN）中的活动具有时效性,传统社交网络推荐算法无法适用于EBSN。此外,大多数算法忽略了能影响后续推荐质量的前用户是否接受活动的反馈意见。为此,提出一种EBSN中基于有向标签图及用户反馈的活动推荐方法。首先,将EBSN抽象为有向标签图,并抽取图节点及边的属性特征信息,构建有向图结构特征（DGSF）索引,该索引由节点属性特征索引、有向边属性特征索引以及时间特征索引构成,利用该索引对节点及边进行初次过滤。其次,提出基于DGSF索引的多属性候选集过滤策略,利用时间、节点的出入度、标签类型等特征的限制,实现对查询图候选集的进一步剪枝,避免冗余计算。然后,提出一种具有用户反馈的改进UCB（Upper Confidence Bound）活动推荐算法——EN_UCB,通过引入弹性网回归,根据多影响因素计算用户对活动的兴趣值,为用户推荐兴趣值高的活动,同时接收用户是否接受该活动的反馈,以优化后续用户的推荐。大量实验结果表明,EN_UCB算法的接受率高于TS（Thompson Sampling）、UCB以及eGreedy算法,遗憾率远远低于TS和eGreedy算法,且运行效率高于TS、UCB以及eGreedy算法,活动数越大,优势越明显。所提算法能有效实现EBSN上的在线活动推荐。     

EBSN中基于潜在好友关系的活动推荐算法

EBSN(Event-based Social Networks)与传统社交网络有所不同,它不仅包含传统社交网中的线上交互(Online Interactions),还包含颇具价值的线下交互(Offline Interactions),是一种异构型复杂社交网络。如何有效利用这种虚拟与物理相融合的交互关系来提高活动推荐服务的质量,是目前学术界和工业界共同关注的热点研究问题之一。传统社交活动推荐算法,如基于用户偏好或线上好友关系的活动推荐算法,除了考虑活动和用户的基本属性外,大多基于显式好友关系EF(Explicit Friendship)进行活动推荐,但EBSN不具备显式好友关系,因此上述算法均不能直接用于EBSN活动推荐。为此,定义了一种新的潜在好友关系LF(Latent Friendship),LF关系将线上同组、线下同活动综合纳入活动评分计算中,以体现LF对EBSN活动推荐的影响;同时,基于此提出了一种基于潜在好友关系的EBSN活动推荐算法(Activity Recommendation Algorithm based on Latent Friendships,ARLF),该算法在寻找潜在好友关系时,创新性地运用元路径思想,使得EBSN中的异构信息得到了充分利用。最后,利用Meetup事件社交网中的真实数据对ARLF算法进行了性能测试,可扩展性实验证明了该算法是可行且有效的。     

基于事件社会网络推荐系统综述

基于事件社会网络（Event-Based Social Network,EBSN）是一种结合了线上网络和线下网络的新型社会网络,近年来得到了越来越多关注,已有许多国内外重要研究机构的研究者们对其进行研究并取得许多研究成果.在EBSN推荐系统中,一个重要任务就是设计出更好、更合理的推荐算法以提高推荐精确度和用户满意度,其关键在于充分结合EBSN中的各种上下文信息去挖掘用户、事件和群组的隐藏特征.本文主要对EBSN推荐系统的最新研究进展进行综述.首先,概述EBSN的定义、结构、属性和特征,介绍EBSN推荐系统的基本框架,以及分析EBSN推荐系统与其他推荐系统的区别.其次,对EBSN推荐系统的主要推荐方法和推荐内容进行归纳、总结和对比分析.最后,分析EBSN推荐系统的研究难点及其发展趋势,并对本文作出总结.     

基于异构社交网络信息和内容信息的事件推荐

基于事件的社交网络使得事件推荐受到越来越多的关注.不同于其他推荐问题(如电影推荐等),事件推荐具有3类不同信息:用户构成的异构社交网络关系信息(在线社交网络和离线社交网络)、用户/事件的内容信息、用户对事件的隐式反馈信息.如何有效融合这些信息进行事件推荐是该领域学者普遍关注的问题.提出一种新的混合事件推荐方法CHS-BPR,该方法以贝叶斯潜在因子模型为基本框架来处理用户对事件的隐式反馈信息,同时考虑用户/事件的内容信息和用户之间的异构社交网络信息,首次实现了同时使用3种信息来做事件推荐,并以真实数据集验证了所提方法的有效性.     

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。     

基于图注意力的异构图社交推荐网络

针对现有社交推荐算法忽视了用户潜在关联和项目之间的协作关系，提出了一个新的算法模型GATHGN(GAT based heterogeneous graph neural network),在该模型框架中对用户关联和项目关系统一建模。首先，挖掘用户显式社交关系、潜在关联关系和用户—项目关联关系，从而提取用户社交高阶特征和潜在兴趣高阶特征；而后，基于图注意力机制聚合上述两种高阶特征，逐层更新用户融合特征；最后，依据更新的用户融合特征与项目特征计算最终的推荐结果。在Yelp数据集和Flickr数据集上的实验结果表明，GATHGN的命中率与归一化折损累计增益较基线算法有显著提升。     

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。     

融合信任度的神经网络推荐算法

传统神经网络协同过滤算法存在建模复杂、训练效率不高、数据稀疏的问题,导致推荐精度较低。通过度量用户间的信任关系的强弱来丰富现有的稀疏数据集,添加社交信任这一特征属性提高推荐算法的相关性能,针对项目上下文信息的神经网络协同过滤算法(IFE-NCF)提出一种融合信任度与注意力机制的神经网络推荐算法T-NAMF。该算法将用户-用户之间的信任度值加入到特征向量中并且在神经网络模型中加入注意力机制,增大关键隐式反馈信息的权重,用来缓解社交网络中大量数据信息缺失的问题。在MovieLens-1m和Pinterest-20两个数据集上的实验测试表明,T-NAMF算法与部分基于NCF的经典算法相比,在推荐效果上有明显提升。     

Personalized Tag Recommendation Using Social Influence

Tag recommendation encourages users to add more tags in bridging the semantic gap between human concept and the features of media object,which provides a feasible solution for content-based multimedia information retrieval.In this paper,we study personalized tag recommendation in a popular online photo sharing site - Flickr.Social relationship information of users is collected to generate an online social network.From the perspective of network topology,we propose node topological potential to characterize user’s social influence.With this metric,we distinguish different social relations between users and find out those who really have influence on the target users.Tag recommendations are based on tagging history and the latent personalized preference learned from those who have most influence in user’s social network.We evaluate our method on large scale real-world data.The experimental results demonstrate that our method can outperform the non-personalized global co-occurrence method and other two state-of-the-art personalized approaches using social networks.We also analyze the further usage of our approach for the cold-start problem of tag recommendation.     

基于多维社交关系嵌入的深层图神经网络推荐方法

社会化推荐系统通过用户的社会属性信息能缓解推荐系统中数据稀疏性和冷启动问题，从而提高推荐系统的精度。然而大多数社会化推荐方法主要针对单一的社交网络，或对多个社交网络进行线性叠加，使得用户社会属性难以充分参与计算，因而推荐的精度有限。针对该问题，提出一种多重网络嵌入的图形神经网络模型来实现复杂多维社交网络下的推荐，该模型构建了统一的方法来融合用户-物品、用户-用户等各种关系构成的多维复杂网络，通过注意力机制聚合不同类型的多邻居对节点生成作出贡献，并将多个图神经网络进行组合，从而构建了多维社交关系下的图神经网络推荐框架。这种方法通过拓扑结构直接反映推荐系统中实体及其相互间关系，直接在图上对相关信息进行不断更新计算，具有很强的归纳性，有效避免了传统推荐方法中信息利用不完全的问题。通过与相关的社会推荐算法进行比较，实验结果表明，所提方法在均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等推荐精度指标上有所改善，甚至在数据稀疏情况下也有良好的精度。     

基于多维社交关系嵌入的深层图神经网络推荐方法

社会化推荐系统通过用户的社会属性信息能缓解推荐系统中数据稀疏性和冷启动问题,从而提高推荐系统的精度。然而大多数社会化推荐方法主要针对单一的社交网络,或对多个社交网络进行线性叠加,使得用户社会属性难以充分参与计算,因而推荐的精度有限。针对该问题,提出一种多重网络嵌入的图形神经网络模型来实现复杂多维社交网络下的推荐,该模型构建了统一的方法来融合用户-物品、用户-用户等各种关系构成的多维复杂网络,通过注意力机制聚合不同类型的多邻居对节点生成作出贡献,并将多个图神经网络进行组合,从而构建了多维社交关系下的图神经网络推荐框架。这种方法通过拓扑结构直接反映推荐系统中实体及其相互间关系,直接在图上对相关信息进行不断更新计算,具有很强的归纳性,有效避免了传统推荐方法中信息利用不完全的问题。通过与相关的社会推荐算法进行比较,实验结果表明,所提方法在均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等推荐精度指标上有所改善,甚至在数据稀疏情况下也有良好的精度。     

基于用户行为挖掘的融合社交网络推荐模型

采用大数据处理技术和并行计算方法进行融合社交网络的用户行为特征的挖掘,实现社交网络智能推荐,提出一种基于用户行为挖掘的融合社交网络推荐模型。采用关联规则分布模型进行融合社交网络的用户行为特征检测,提取融合社交网络的用户行为的本体信息和关联规则项,构建社交网络的联合推荐的模糊决策模型,计算融合社交网络用户行为的联合信息熵特征值,采用模糊C均值聚类方法对提取的特征量进行分类识别,根据分类识别结果实现用户行为挖掘和融合社交网络的自适应推荐。仿真结果表明,采用该方法进行融合社交网络的用户行为特征挖掘的查准率较高,推荐的置信度水平较高。     

融合社会标签与信任关系的社会网络推荐方法

针对推荐系统中普遍存在的数据稀疏和冷启动等问题,本文将标签与基于信任的社交推荐方法相结合,提出了一种融合社会标签和信任关系的社会网络推荐方法。该方法利用概率因式分解技术实现了社会信任关系、项目标记信息和用户项目评分矩阵的集成。从不同维度出发,实现了用户和项目潜在特性空间的互连。在此基础上,通过概率矩阵因式分解技术实现降维,从而实现了有效的社会化推荐。在Epinions和Movielens数据集上的实验结果表明本文所提出的方法优于传统的社会化推荐和社会标签推荐算法,特别是当用户评分数据较少时该算法的优越性体现得更好。     

联合建模异构社交和内容信息的活动推荐模型

随着基于活动的社交网络的迅速发展,活动推荐已成为一个重要的工具,帮助人们在线上发现有趣的活动,并在线下面对面地参与活动.但是,相对于传统的推荐系统,活动推荐面临着很多挑战.（1）用户只能参与很少的活动,这就导致一个非常稀疏的用户-活动矩阵;（2）用户对活动的响应是隐性反馈;（3）活动本身有生命周期,已经过期的活动不能再向用户推荐;（4）每天会有很多新的活动产生,需要及时向用户推荐.为了应对这些挑战,提出一个联合建模异构社交和内容信息的活动推荐模型.该模型可同时探索用户的线上和线下社交活动,并结合活动内容建模用户对活动的决策行为.在Meetup数据集上做实验以评估所提出模型的性能.实验结果表明,提出的模型优于其他方法.     

科研社交网络中基于联合概率矩阵分解的科技论文推荐方法研究

近年来随着科研社交网络中科技论文数量爆炸式的增长,科研人员很难高效地找到与之相关的科技论文,因此面向科研工作者的科技论文推荐方法应运而生。然而,传统的科技论文推荐方法没有充分挖掘科研社交网络中广泛存在的社会化信息,导致科技论文推荐质量不高。为此,提出了一种科研社交网络中基于联合概率矩阵分解的科技论文推荐方法,在传统概率矩阵分解的基础上,融入了社会化标签信息和社会化群组信息来进行科技论文推荐。为了验证所提方法的有效性,抓取了科研社交网络CiteULike上的数据进行了实验。实验结果表明,与其它传统推荐方法相比较,所提方法在Precision和Recall两个评价指标上均取得了较好的推荐结果,并且能够应用于大规模数据集,具有良好的可扩展性。     

基于ESU图的活动社交网络用户参加活动推荐

活动社交网络(EBSNs)为用户提供了方便的组织、参加和分享社交活动的平台。该文面向EBSNs活动推荐问题,提出了包含活动(Event)、主办方(Sponsor)和用户(User)的ESU图模型,深入揭示了EBSNs的实体及其社交关系。因为用户参加活动受多个因素影响,我们提出了基于ESU图的活动推荐多因素决策模型,包括社交影响力、活动内容、活动地点及活动时间。根据ESU图特点,提出了基于双向重启随机游走算法BD-RWR的实体重要度计算方法。选取真实的EBSNs平台—豆瓣同城验证所提方法的有效性。实验结果表明,该文提出的ESU图模型及融合了多因素的活动推荐模型,与已有最新方法相比,有效地提升了用户参加活动的推荐效果。     

基于多维信任和联合矩阵分解的社会化推荐方法

针对现有社会化推荐算法在信任分析方面的不足，研究了从社交辅助信息中充分挖掘用户信任关系的方法，进而提出一种基于多维信任计算和联合矩阵分解的社会化推荐算法。首先，从用户社交行为、社交圈特征获得用户的动态和静态两种局部信任度，再利用信任网络的结构特征提取全局信任度；然后，构造一种对增强关注矩阵和社交信任矩阵进行联合矩阵分解的社会化推荐算法，并采用随机梯度下降法对其求解。基于新浪微博数据集的实验结果表明，所提出的算法在推荐精度和Top-K推荐能力方面明显优于socailMF、LOCABAL、contextMF和TBSVD这几种代表性的社会化推荐算法。