基于用户-内容主题模型的兴趣点联合推荐算法

目前基于协同过滤的兴趣点推荐算法能够获得较好的推荐效果,但是当用户外出远离其常驻地时,推荐效果急剧下降,主要原因是用户的签到记录主要集中在其常驻地周围,而对其他兴趣点的签到行为较少,此时不能准确计算用户兴趣。因此提出了一种基于主题模型的兴趣点推荐算法,在推荐过程中同时考虑了用户的偏好分布和兴趣点的主题分布,使得当用户在新的兴趣点时,也能获得较好的推荐。实验证明,该方法不仅能够缓解推荐数据的稀疏性问题,而且与其他方法相比有更高的推荐准确率。     

基于位置社交网络的地点推荐算法

目前基于协同过滤的地点推荐算法存在难以准确估算用户偏好、推荐结果准确性不高等问题。改进了传统协同过滤中相似用户计算方法,在迭代过程中分别计算用户相似度和地点相似度的值,并不断交叉调整对方的值,直至收敛。该方法能够在稀疏的数据集下准确计算用户相似性。此外,在top-N推荐阶段,同时考虑了用户的兴趣度和推荐地点离用户所在地距离的影响,并设置阈值控制二者的权重,自适应地产生推荐结果。实验表明,与其它方法相比该方法能够获得更好的推荐效果。     

基于位置社交网络的个性化兴趣点推荐

兴趣点(point-of-interest,POI)推荐是基于位置的社交网络(location-based social networks,LBSN)中一项重要的服务。针对目前推荐算法存在的噪声数据影响推荐质量,用户个性化程度低的问题,提出了一种个性化联合推荐算法。提出了引入POI的位置因素去除不可能或可能性较小的POI,形成初步候选集;综合考虑POI的类别、流行度及用户的社会行为,增加用户个性化的程度,提高推荐结果的质量。在Foursquare真实签到数据集上的实验,证明了提出的联合推荐算法与目前先进的算法相比,准确率提高11%,召回率提高8%。     

一种基于多类型情景信息的兴趣点推荐模型

随着位置社交的快速发展,推荐系统融合基于位置服务的兴趣点推荐成为一个重要的研究热点。当前最新的兴趣点推荐工作开始融合地理、文本和社交信息进行推荐,但是还存在信息挖掘不充分的情况。为此,提出了改进的多类型信息融合的联合概率生成的兴趣点推荐模型。首先,提出了自动学习文档话题数目的分层狄利克雷过程主题模型,学习用户和兴趣点相关兴趣话题;同时,利用由签到分布决定带宽大小的核密度估计法,个性化地理信息对用户签到行为的影响;而且,还融合了用户位置访问序列中,已访问兴趣点对待访问兴趣点的影响,即序列模式的影响;然后,综合考虑了用户社交关系的影响;最后,基于联合概率生成模型,融合文本、地理、社会和序列信息,提出TGSS-PGM兴趣点推荐模型,依据计算结果从而生成兴趣点推荐列表推荐给用户。实验结果表明,该模型在推荐准确率等多种评价指标上都取得了更好的结果。     

基于语义位置和区域划分的兴趣点推荐模型

针对现有的位置社交网络研究工作对兴趣点相关的用户语义位置信息挖掘不够充分,且大多推荐算法忽略了兴趣点所在区域对推荐结果的影响,提出了一种新型兴趣点推荐模型（USTTGD）。首先采用分割时间的潜在狄利克雷分配主题模型（latent Dirichlet allocation,LDA）,基于签到记录中的语义位置信息挖掘时间主题下的用户时间偏好,然后将兴趣点所处区域划分为网格,以评估区域影响;接着应用边缘加权的个性化PageRank（edge-weighted personalized PageRank,EwPPR）来建模兴趣点之间的连续过渡;最后将用户时间偏好、区域偏好和连续过渡偏好融合为一个统一的推荐框架。通过在真实数据集上实验验证,与其他传统推荐模型相比,USTTGD模型在准确率和召回率上有了显著的提升。     

一种融合情景和评论信息的位置社交网络兴趣点推荐模型

随着位置社交网络(location-based social network, LBSN)的快速增长,兴趣点(point-of-interest, POI)推荐已经成为一种帮助人们发现有趣位置的重要方式.现有的研究工作主要是利用用户签到的历史数据及其情景信息(如地理信息、社交关系)来提高推荐质量,而忽视了利用兴趣点相关的评论信息.但是,现实中用户在LBSN中只对少数兴趣点进行签到,使得用户签到历史数据及其情景信息极其稀疏,这对兴趣点推荐来说是一个巨大的挑战.为此,提出了一种新的兴趣点推荐模型,称为GeoSoRev模型.该模型在已有的基于矩阵分解的经典推荐模型的基础上,融合关于兴趣点的评论信息、用户社交关联和地理信息这3个因素进行兴趣点推荐.基于2个来自Foursquare的真实数据集的实验结果表明,与其他主流的兴趣点推荐模型相比,GeoSoRev模型在准确率和召回率等多项评价指标上都取得了显著的提高.     

位置社交网络中基于评论文本的兴趣点推荐

随着位置社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)的快速发展,兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐对于用户和商家愈发重要。目前基于社交网络的兴趣点推荐算法主要利用用户的历史签到数据和社交网络数据来提升推荐质量,但忽略了利用兴趣点的评论文本数据;并且LBSN中的数据经常会存在部分信息缺失的情况, 对兴趣点推荐算法而言如何保证鲁棒性是一个巨大的挑战。为此,提出了一种新的用户兴趣点推荐模型,称其为SoGeoCom模型。该模型融合了用户社交网络数据、地理位置数据以及兴趣点的评论文本数据这3个因素来进行兴趣点推荐。基于来自Yelp的真实数据集的实验结果表明,与其他主流的兴趣点推荐算法相比,SoGeoCom模型能够提高准确率和召回率,并且具有良好的鲁棒性,获得了更好的推荐效果。     

融合地点影响力的兴趣点推荐算法

为解决兴趣点（POI）推荐不准确和效率低的问题,深入分析社交因素和地理位置因素的影响,提出了一种融合地点影响力的POI推荐算法。首先,为了解决签到数据稀疏的问题,将2-度好友引入协同过滤算法中构建了社交影响模型,通过计算经历和好友相似度获取2-度好友对用户的社交影响;其次,深入考虑地理位置因素对POI推荐影响,在对社交网络分析的基础上构造了地点影响力模型,通过PageRank算法发现用户影响力,结合POI被签到次数计算地点影响力,获取准确的整体位置偏好,并使用核密度估计方法对用户签到行为建模和获取个性化地理位置特征;最后,融合社交模型和地理位置模型提高推荐准确性,并通过构造POI推荐候选集来提高推荐效率。在Gowalla和Yelp签到数据集上实验,结果表明所提算法能够快速完成POI推荐,在准确率和召回率指标上明显优于融合时间因素的位置推荐（LRT）和融合地理社交因素的个性化位置推荐（iGSLR）算法。     

多特征融合的兴趣点推荐算法

基于位置社交网络的兴趣点推荐越来越受到工业界和学术界的关注。由于用户签到数据集的稀疏性以及签到地理位置的聚集性，使得目前的推荐算法效率普遍不高，特别是当用户外出到新的地点时，推荐效果更是急剧下降。因此本文提出了一种基于用户-区域-内容主题的多特征联合推荐算法（UCRTM），以隐主题模型为基础，在统一的框架下利用隐含因子关联性融合了用户的偏好、兴趣点的内容以及兴趣点所属地理区域主题等信息来进行推荐，使得用户无论身处何地，都能获得理想的推荐服务。本文在两种真实的数据集上进行了实验，结果表明该方法不仅能够克服数据的稀疏性以及弱语义性等问题，而且与其他方法相比具有更高的推荐准确率。     

基于社交网络的信息推荐系统

随着互联网的快速发展,从海量信息中获取感兴趣的信息越来越困难。推荐系统正是解决这一难题最热门的技术之一。数据稀疏性问题是当前推荐系统所面临的主要问题之一。为了缓解数据稀疏性的问题,本文借助社交网络,提出了一种融合用户社交网络的推荐算法,将用户在社交网络中的亲密度引入推荐系统。在实验部分,本文采用百度电影推荐算法创新大赛的数据集,设计实验验证了提出算法的有效性。实验结果表明,本文提出的算法能够有效地缓解传统协同过滤算法面临的数据稀疏性问题,明显提高预测的准确性。     

基于位置社会网络的双重细粒度兴趣点推荐

兴趣点推荐是在基于位置社会网络(location-based social network, LBSN)中流行起来的一种全新形式的推荐.利用LBSN所包含的丰富信息进行个性化推荐能有效增强用户体验和提高用户对LBSN的依赖度.针对无显示用户偏好、兴趣非一致性和数据稀疏性等挑战性问题,研究一种针对LBSN的双重细粒度POI推荐策略,即一方面将用户的全部历史签到信息以小时为单位细分为24个时间段,另一方面将每个POI细分为多个潜在主题及其分布,同时利用用户的历史签到信息和评论信息挖掘出用户在不同时间段的主题偏好,以实现POI的Top-N推荐.为实现该推荐思路,首先,根据用户的评论信息,运用LDA模型提取出每个POI的主题分布;然后,对于每个用户,将其签到信息划分到24个时间段中,通过连接相应的POI主题分布映射出用户在不同时间段对每个主题的兴趣偏好.为解决数据稀疏问题,运用高阶奇异值分解算法对用户-主题-时间三阶张量进行分解,获取用户在每个时间段对每个主题更为准确的兴趣评分.在真实数据集上进行了性能测试,结果表明所提出的推荐策略具有较好的推荐效果.     

基于社交和地理信息的兴趣点推荐

目前基于用户的协同过滤兴趣点推荐模型认为两个用户之间对彼此的影响是相同的；同时，在计算社交用户相似度时仅仅考虑了用户的朋友集合，未考虑用户住所的地理信息。针对上述问题，提出了一种融合用户、社会和地理信息的兴趣点推荐（Fuse Users、Social and Geographic，FUSG）模型。将非对称用户影响和PageRank算法融入到基于用户的协同过滤算法中，挖掘用户偏好对兴趣点推荐系统的影响；结合社交用户之间的居住距离和用户的共同好友计算用户之间的相似度；利用地理信息挖掘用户签到的地理特征；将改进的协同过滤算法、社交信息与地理信息融合成FUSG模型，进行兴趣点推荐。在真实的数据集上的实验结果表明，FUSG模型不仅能够缓解冷启动问题，且与其他模型相比具有更高的推荐结果。     

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。     

一种新的基于用户群体关系挖掘的随机漫游社会推荐模型

传统的协同过滤推荐算法在用户评分稀疏时,存在冷启动问题等不足,而最近几年提出的基于信任度的推荐算法以及一些它们的混合算法虽然解决了冷启动问题,却忽略了用户群体特征.针对上述情况,利用社会网络分析方法对社会性网络中的用户群体关系进行挖掘,提出一种全新的社会推荐模型Cliqueswalk,同时给出了权威推荐,为用户提供权威(意见领袖)的参考意见.实验表明,新的算法能够大大缩小目标评分信息的查找范围,推荐效率明显优于已有的协同过滤推荐算法、基于信任度的推荐算法以及它们的混合算法.     

基于时空上下文协同过滤的出租车载客点推荐算法

针对现有出租车载客点推荐算法忽略出租车所处上下文的情况,提出了一种基于时空上下文协同过滤的出租车载客点推荐算法。该算法将载客点信息映射到空间网格,通过在出租车司机驾驶行为相似度的计算中引入时间衰减因子,得到与目标出租车司机驾驶行为最相似的邻居集合,基于地点上下文过滤从相似邻居集合中选取感兴趣程度高的载客点推荐给目标出租车。在基于福州市出租车轨迹数据的实验中,时间衰减因子为0.7时,整体推荐效果最佳,同时该算法在邻居集合的不同大小时推荐准确率均优于传统协同过滤推荐算法。结果表明该算法与传统的协同过滤算法相比有更高的推荐准确度。     

基于协同过滤的银行产品推荐系统建模

通过分析银行产品推荐系统与一般推荐系统的区别,采用协同过滤算法,设计银行产品推荐系统模型.首先采用决策树、聚类等数据挖掘方法进行客户分类,提高系统伸缩能力和推荐效率;同时从客户和产品两方面对交易明细进行数据分析,避免早期数据冷起动问题.该系统模型最终生成的客户/产品/时间匹配矩阵,有效辅助银行的客户关系管理及市场营销活动.     

面向电子商务协同过滤推荐的语义P2P网络技术研究*

在综合分析相关领域语义P2P网络的研究成果基础上,探讨了面向电子商务过滤推荐的语义P2P网络关键技术,包括基于本体的知识表示、知识协同和协作过滤的Peer节点模型;基于语义的领域本体映射方法和机器学习算法;语义P2P协作推荐社区结构、搜索机制和推荐反馈率修正的社区动态知识更新策略;基于语义相似度的协同过滤推荐算法.     

Why do people share their context information on Social Network Services? A qualitative study and an experimental study on users' behavior of balancing perceived benefit and risk

Despite the rapid growth of context-aware systems and ubiquitous computing, the factors influencing users' decision to share their context information in a social setting are poorly understood. This study aims to clarify why users share their context information in social network service (SNS), even while they are concerned with the potential risk at the same time. Drawing on the diverse theories of self-disclosure, we take an approach that the consideration of benefit encourages users to endure the existence of risk, and that users actively adjust the way they share their information to optimize the level of benefit and risk. In a qualitative study, we examined what kinds of risks and benefits exist in context information sharing situations and how users control them. An experiment was conducted using stimuli that simulate the actual use of SNS to investigate the effect of various context types and control types on users' expected benefit and risk and their intention to share. The results showed that both expected benefit and expected risk influenced users' intention to share. More interestingly, the effect of expected benefit was found to be stronger than that of expected risk. Moreover, different privacy control strategies were found to have induced different effects on the expected benefit and expected risk. Implications and limitations of this study were proposed at the end of this study.     

装配式建筑自上而下设计信息协同与模型构建

为顺应国家建筑产业化、智能化发展的政策引导,针对当前装配式建筑专业信息缺乏关联、模 型利用不充分、数据传递效率低下等问题,提出基于建筑信息模型(BIM)技术的自上而下设计方法。以装配式 建筑的设计阶段为切入点,详细阐述了基于 BIM 技术的装配式建筑自上而下设计流程。结合装配式建筑的标 准化构件设计和组装特点,提出一种基于自上而下设计的装配模型,并从层级和专业 2 个角度描述了模型的架 构。针对各专业模型传递时的数据信息标准化、一致性问题,通过工业基础类(IFC)标准对装配模型进行实体和 属性集的扩展,提出基于 IFC 标准的各专业、各阶段的自上而下设计信息协同。经实例验证了 IFC 扩展装配模 型的自上而下设计可行性,为装配式建筑的协同设计提供了有益的方法借鉴。