一种基于位置社交网络的地点推荐算法*

针对目前基于用户签到的地点推荐方法忽略了用户未评分的项集以及忽视了用户签到次数的差异,以及基于社交影响的地点推荐算法中缺乏对用户之间必要的相关性描述的情况,提出一种新的算法。该算法采用了一种线性的融合框架,有效地避免了单独考虑用户签到、社交因素进行地点推荐的弊端。实验结果表明,在距离限制变量、推荐地点个数相同的条件下,新算法的推荐准确率优于现有的推荐算法。与现有的算法相比,新算法有更好的推荐效果。     

基于位置的社会化网络推荐技术研究进展

随着移动互联网技术、定位技术和无线传感技术的飞速发展以及智能手机的不断普及,基于位置的社会化网络及其带来的应用服务应运而生并得到了迅速的发展.位置数据弥合了物理世界和数字世界之间的鸿沟,使得人们能够更深入地了解用户的偏好和行为.针对用户的兴趣所在,为用户提供基于位置的个性化推荐服务,已成为当前基于位置的社会化网络的一项重要服务,得到工业界和学术界的广泛重视,正成为推荐系统和社会化网络研究领域的一个新的研究热点.从推荐对象、推荐方法和评价方法3个方面对基于位置的社会化网络推荐技术进行概括、比较与分析;在此基础上,对这一研究领域未来可能的研究方向进行了总结与展望.     

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.     

时间感知的兴趣点推荐方法

在基于位置的社交网络(Location-based Social Networks,LBSN)中,用户共享位置和与位置信息相关的内容.兴趣点推荐是LBSN的重要应用,根据用户历史访问签到记录推荐其可能感兴趣的位置.与其他推荐问题(如产品推荐或电影推荐)相比,用户对兴趣点的偏好在时间感知特征上尤为凸显.文中探索了时间感知...     

基于位置的社会化网络推荐系统

近年来,基于位置的社会化网络推荐系统逐渐成为位置服务和社会网络分析的活跃课题之一.挖掘用户签到位置轨迹和社交活动数据,提取用户社会活动的地理空间特征模型及其与社会关系的关联性,设计合理的推荐算法,成为当前基于位置的社会化网络推荐系统的主要任务.该文从分析基于位置的社会化网络的结构特征人手,对基于位置的社会化网络推荐系统的基本框架、基于不同网络层次数据挖掘的推荐方法及应用类型等进行前沿概况、比较和分析.最后对有待深入研究的难点和热点进行分析和展望.     

一种信任关系强度敏感的社会化推荐算法

为了进一步提高推荐算法的准确率,更好地对用户间的信任关系进行建模,首先提出了一种信任关系强度敏感的社会化推荐算法(StrengthMF).与以往的算法相比,该算法假设建立信任关系的两个用户之间并不一定存在着相似的兴趣爱好.在推荐过程中,StrengthMF算法通过共享的潜在用户特征空间来对信任关系强度和用户兴趣进行建模,通过进一步识别出那些与目标用户有着共同爱好的朋友来对求解的过程进行优化.为了验证算法所估计出的信任关系强度的准确性,接着又在SocialMF算法的基础上,提出了一种使用所估计的信任关系对其重新训练和学习的InfluenceMF算法.实验结果表明,与目前较为流行的方法相比,新方法能在RMSE和MAE上取得更好的推荐结果,其所推导出的信任关系强度能进一步提高已有推荐算法的性能.     

一种基于位置社交网络融合多种情景信息的兴趣点推荐模型

针对现有位置社交网络兴趣点推荐的研究工作主要集中在挖掘兴趣点的情景信息:时间信息、地理位置和评论信息,其中评论信息对用户偏好的影响尚未充分研究的情况。为此,提出一个统一兴趣点推荐模型,融合了用户偏好模型和上述3种情景信息,其中对用户偏好建模采用基于签到次数的度量方法,同时对评论信息采用基于潜在狄利克雷分配主题模型来挖掘用户偏好。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。     

Next POI Recommendation Based on Location Interest Mining with Recurrent Neural Networks

Journal of Computer Science and Technology - In mobile social networks, next point-of-interest (POI) recommendation is a very important function that can provide personalized location-based...     

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.     

LBSN中基于社区联合聚类的协同推荐方法

近年来,异质网络中的社区发现逐渐成为人们关注的研究热点,然而现有大多数非重叠或重叠的社区发现方法都局限于考虑单一类型的网络结构,而无法适用于包含多模实体及其多维关系的异质网络,基于位置的社交网络(location based social network, LBSN)作为最近兴起的一种新型异质网络,如何有效发现其含有多维关系的复杂社区结构对现有研究来说是一个挑战性的难题.为此,提出了一种融合用户与位置实体及其多维关系的社区发现方法MRNMF(multi-relational nonnegative matrix factorization),该方法通过建立基于非负矩阵分解的联合聚类目标函数,并考虑融入用户社交关系、用户-位置签到关系以及兴趣点特征等多维度的影响因素,能同时获得紧密关联的用户模糊社区与兴趣点聚簇结构,以有效缓解推荐中的数据稀疏问题.在2种真实LBSN数据集上的实验结果表明,所提出的MRNMF方法同时在兴趣点与朋友这双重推荐上比其他传统方法具有更优越的推荐性能.     

位置社交网络上的图表示学习

随着在线社交网络的普及,基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)积累了海量数据,且因其包含丰富的时空、语义信息已被广泛应用在挖掘用户行为偏好的研究上,但传统的手工提取LBSN特征的方法有很大局限性且耗时耗力.近几年来,图表示学习在推荐系统、知识图谱等领域成功应用,彰显...     

LBSN中融合多维关系的社区发现方法

如何发现高质量的社区结构对于深刻研究和分析基于位置的社交网络（LBSN）这种新型复杂网络具有重要意义,然而,现有面向社交网络的社区发现方法都无法适用于具有多维异构关系的LBSN.为此,提出了一种基于联合聚类的用户社区发现方法Multi-BVD,该方法先给出了融合用户社交网络与地理位置标签网络中多模实体及其异构关系的社区划分目标函数,然后使用拉格朗日乘子法得到目标函数极小值的迭代更新规则,并运用块值矩阵分解技术来确定最优的社区划分结果.仿真实验结果表明,Multi-BVD方法能有效地发现LBSN中具有地理特征的用户社区结构,该社区结构在社交关系和地理兴趣标签上都有更优的内聚性,并能更紧密地体现用户社区与地理标签簇间的兴趣关联性.     

社交网络中融合社交关系和语义信息的推荐算法

协同过滤方法广泛应用于推荐,但是数据稀疏成为模型提供高质量推荐的一大障碍.为了解决此问题,文中提出融合社交关系和语义信息的推荐算法,提高协同过滤方法的推荐性能,有机融合稀疏的用户行为记录、项目的社交信息和项目的语义信息.应用矩阵分解技术把行为矩阵和项目社交关系映射到一个低维的特征空间,提供项目社交关系信息分解的显式解释,分析关系信息对用户行为偏好产生的影响.同时,使用社会化因子正则的级联去噪自编码器模型学习项目语义特征,改进传统深度学习模型.在真实腾讯微博和Twitter数据集上的实验表明,文中方法有效提高召回率、准确率和推荐效率.     

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。     

基于领域敏感兴趣圈的社会化推荐算法

为了更好地融入信任关系对用户评分的影响，并考虑用户兴趣随领域变化的特点，提出了一种基于领域敏感兴趣圈的社会化推荐算法DSC-PMF。DSC-PMF算法通过构造领域敏感兴趣圈（DSC）模型，并结合概率矩阵分解（PMF）推荐算法，对用户进行推荐。DSC模型仅考虑兴趣相似朋友的影响，用信任划分的方法度量了不同朋友的影响程度，同时引入用户领域敏感度来衡量用户受朋友影响的意愿程度。通过在Yelp数据集上的多组对比实验，该算法不仅降低了MAE和RMSE，还提高了系统推荐准确率。     

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,简称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的关注,已有许多国内外重要研究机构的研究者对其进行研究并取得了许多研究成果.在EBSN推荐系统中,一个重要的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...     

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。