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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. 相似文献
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随着网络上创建连接、协作、共享的全新变革方式的出现,互联网上丰富的社交行为现象引起了研究者和实践者的关注.近年来,随着社交网络平台的普及与推广,基于社交网络的推荐系统也成为了个性化推荐领域的研究热点之一,社交推荐系统可以利用社交网络来缓解传统的推荐算法中数据稀疏性问题.在社交网络中,社交关系影响起着重要作用,而用户信任是社交关系形成的基础,每一个用户会受到其信任的用户影响,这些被信任的用户也会被自己的社交关系所影响,这就表明了联系在一起的用户会相互影响,导致社交联系之间的用户偏好具有相似性.用户的信任关系影响着用户偏好的推断,同时用户受到其信任用户的社交关系影响,而这些社交关系影响在社交网络中递归传播和扩散.因此,基于社交推荐算法研究的关键就在于信任信息的挖掘和利用.在基于社交网络的推荐领域中,比较有代表性的模型为Diff Net,该模型未充分考虑到信任问题,同时,在递归计算长距离的社交关系时,有额外的噪声,影响推荐预测的质量.本文提出了基于Diff Net改进的社交推荐模型-EIDNet.首先,该模型在模拟社交关系影响扩散过程时,通过用户对物品的历史交互记录建立用户间的信任关系,并融... 相似文献
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移动互联网技术的飞速发展,给社交网络平台带来了新的颠覆性的转变,也不断地改变着人们的生产、生活和交流方式.在线社交网络由于其特有的注册开放性、发布信息自由性、用户兴趣趋同性等特点,已经超越传统媒体,成为人们传播消息、获取新闻和接收实时信息的主要途径.同时,社交网络中用户之间的各种关系类型多样、相互交织、相互影响,促使用户生活在复杂的在线群体网络环境中,使得用户的在线行为时刻都受到所属的多种群体环境的影响作用.现有的针对在线群体环境影响的研究大多依据静态的、单一的网络结构对社交网络进行建模,而网络中通常存在多种类型的、动态的社会关系,较少研究能同时考虑多种类型的用户关系,建模社交网络中复杂环境下用户受到的影响作用.本文对用户所处的多类在线群体环境进行分析,挖掘用户所能感知的不同类型的群体环境,建模多维群体环境下用户所受的影响作用.首先,从用户间的社交关系类型出发,对在线社交网络中复杂的网络拓扑关系进行分类挖掘,分析用户可能感知的不同维度的在线群体环境,并提出静态群体环境和动态群体环境的定义和挖掘方法.其次,在不同的在线社交群体环境下,从宏观角度量化环境中用户所感知的群体结构特征,并从微观角度建模并模拟用户间的影响机制,提出了基于图注意力网络的融合多维在线群体环境的影响力模型.最后,以在线社交网络中用户的转发行为为例,研究多维群体环境影响下的用户行为模式,并在真实数据集上,基于群体影响力模型预测个体转发行为状态,验证模型的合理性和有效性.实验结果表明,本文提出的群体影响力模型能够更有效地描述在线社交网络中用户所属群体对用户的影响作用,并且在用户转发行为状态预测方面,比现有的群体影响力模型在综合评价指标F1值方面最高可以提升33%,在AUC值方面可提升16%. 相似文献
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在基于活动的社交网络(EBSN)中,群组中聚集了具有相似兴趣的用户,并为用户组织并举办线下活动,在社区的发展中起到了至关重要的作用,因而理解用户加入群组的原因和群组形成的过程在社交网络的研究中是一个重要的议题.本文通过基于活动的社交网络中的一些相关内容信息,比如社交网络中的标签信息和地理位置信息,来辅助推荐系统更好地为用户预测对于群组的偏好.本文提出了SEGELER (pair-wiSE Geo-social Event-based LatEnt factoR)模型,并使用这些社交网络中的信息,来为用户的兴趣进行预测.通过在真实的EBSN数据集上进行实验与验证,本文的模型不仅可以有效提升对于用户偏好的预测,也可以缓解冷启动问题. 相似文献
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社交网络具有随机性和复杂性的特点,针对大学生群体中社交关系的异质性以及动态变化情况,构建博弈模型并设计动态偏好机制用于模拟和促进学生在交互网络中的合作行为。在该机制中,首先构建了加权网络用于描述学生交互网络的异质性;然后通过学生动态的交互关系,模拟学生的社交偏好。仿真结果表明,该机制能够有效促进合作者密度。为了进一步验证该机制在学生群体交互中的有效性,通过线下社交网络收集系统收集学生群体的交互行为信息并构建交互网络,通过数据分析发现学生群体在动态偏好机制下更愿意与其他个体进行交流。研究结果对学生合作行为演化具有参考作用。 相似文献