融合社交信息的矩阵分解推荐方法研究综述

随着社交网络的发展,融合社交信息的推荐成为推荐领域中的一个研究热点.基于矩阵分解的协同过滤推荐方法（简称为矩阵分解推荐方法）因其算法可扩展性好及灵活性高等诸多特点,成为研究人员在其基础之上进行社交推荐模型构建的重要原因.本文围绕基于矩阵分解的社交推荐模型,依据模型的构建方式对社交推荐模型进行综述.在实际数据上对已有代表性社交推荐方法进行对比,分析各种典型社交推荐模型在不同视角下的性能（如整体用户、冷启动用户、长尾物品）.最后,分析基于矩阵分解的社交推荐模型及其求解算法存在的问题,并对未来研究方向与发展趋势进行了展望.     

一种融合社交信任的矩阵分解推荐算法

为了解决数据稀疏性对推荐算法预测准确度的影响,本文提出了一种融合社交信任的矩阵分解推荐算法.在相关数据集上实验结果表明,预测的平均绝对误差和均方根误差都得到了明显的改善.     

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.     

基于矩阵分解模型的微博好友推荐算法

微博作为一种实时的信息传播和分享的社交网络平台,对人们日常生活的影响越来越大.在微博中,用户可以通过关注关系,添加自己感兴趣的好友,扩大自己的交际圈.但如何推荐高质量的关注好友,一直是个性化服务的难点之一.针对此种情况,提出一种微博好友推荐算法,旨在为用户推荐高质量的关注用户.该算法是对基于Seeker-Source矩阵分解模型的一种改进算法.文中分析了微博用户的多种数据源信息,并给出了相应的特征提出方法,最后将这些特征引入到Seeker-Source矩阵分解模型中,通过对模型的优化求解,得到最佳的参数因子矩阵,从而完成好友推荐.在真实的微博数据集上的实验表明,本文所提出的算法取得了良好的效果.     

融合用户社会地位和矩阵分解的推荐算法

随着社交网络服务的日益流行,社交网络平台为推荐算法提供了丰富的额外信息.假设朋友之间共享更多的共同偏好并且用户往往易于接受来自朋友的推荐,越来越多的推荐系统利用社交网络中用户之间的信任关系来改进传统推荐算法的性能.然而,现有基于社交网络推荐算法忽略了2个问题：1)在不同的领域中,用户信任不同的朋友;2)由于用户在不同的领域内具有不同的社会地位,因此,用户在不同的领域内受朋友的影响程度是不同的.首先利用整体的社交网络结构信息和用户的评分信息推导特定领域社交网络结构,然后利用PageRank算法计算用户在特定领域的社会地位,最后提出了一种融合用户社会地位信息的矩阵分解推荐算法.在真实数据集上的实验结果表明：融合用户地位信息的矩阵分解推荐算法的性能优于传统的基于社交网络推荐算法.     

基于GNN的矩阵分解推荐算法

相较于协同过滤,矩阵分解有着更好的拓展性和灵活性,但同样受到数据稀疏和冷启动的困扰。针对上述问题,提出一种融合GNN和PMF的推荐算法GNN_MF。该算法通过神经网络对社交网络图以及用户项目图进行建模,将两个图内在的联系起来,学习目标用户在社会空间以及项目空间上的特征向量。通过MLP将两个特征向量串联提取用户的潜在特征向量,集成在概率矩阵分解模型上,产生预测评分。在真实数据集Epinions、Ciao上的大量实验表明,GNN_MF算法的均方根误差和平均绝对误差较传统PMF分别降低了2.91%、3.10%和4.83%、3.84%。验证了GNN_MF算法在推荐系统中的有效性以及可行性。     

融合信任关系的联合矩阵分解推荐算法仿真

针对推荐系统中普遍存在的冷启动和数据稀疏的问题,研究从社交行为中挖掘信任关系的方法,并提出了一种基于信任机制和社交行为的联合矩阵分解社会化推荐算法.首先,从显示和隐式两个方面对用户信任度进行度量,计算社交信任矩阵,其次构造一种反映用户偏好随时间变化时间增强用户-项目关注矩阵,通过项目关注度对项目关联关系进行度量,最...     

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。     

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 prob...     

基于标签的矩阵分解推荐算法

基于标签的推荐算法已成为研究热点,现有相关研究集中在利用标签改进协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法,鲜有研究把标签引入更先进的矩阵分解推荐算法。而现有矩阵分解推荐算法大多使用商品类别作为因子向量对用户偏好和商品特征建模,限制了其精度的提升。本文使用标签构建因子向量,提出一种新的基于标签的矩阵分解推荐算法。经过真实数据检测,本文提出的推荐算法较以往基于类别的矩阵分解算法在精度上有了显著提升。     

基于差值矩阵分解的推荐算法

矩阵分解已经成为预测用户对物品评分的一种常用方法。传统的矩阵分解技术没有考虑到用户评分之间的差异性,针对上述问题在矩阵分解的基础上,提出差值矩阵分解模型。算法将每个用户对物品的评分减去与其社会属性相似用户对该物品评分的平均分,得到一个差值矩阵,然后对差值矩阵进行分解。在Movielens 1M数据集的实验结果表明,该算法的预测精度较贝叶斯概率矩阵分解、矩阵分解、融合用户属性的隐语义模型都有较为明显的提升。     

联合正则化的矩阵分解推荐算法

推荐系统已成为一种解决信息过载和帮助用户决策的有效工具.当前的研究表明,结合社会关系的推荐模型能够提升推荐的性能.然而,已有的社会化推荐模型大都忽略了物品之间的关联关系对推荐性能的影响.针对此问题,提出一种度量物品之间关联程度的方法,并将其用于获取物品之间的关联关系.然后,将关联关系与社会关系相结合,提出一种基于联合正则化的矩阵分解推荐模型,并证明了联合正则化是一种加权的原子范数.最后,根据提出的模型构建了一种推荐算法CRMF.在4个真实数据集上的实验结果表明：与主流的推荐算法相比,该算法不仅可以缓解用户的冷启动问题,而且更能有效地预测不同类型用户的实际评分.     

基于矩阵分解的社交网络正则化推荐模型

社交网站的快速发展和普及使得实现高效的好友推荐成为了一个热点问题,而矩阵分解算法是被业界广泛采用的方法.虽然传统的矩阵分解算法能够带来良好的效果,但是仍然存在一些问题.首先,算法没有充分利用用户之间的社交网络结构化关系;其次,算法依赖的用户-物品评分矩阵只有二级评分不能充分表达用户的喜好.提出了一种基于矩阵分解的社交网络正则化推荐模型,利用社交网络中用户的近邻关系进行建模,并将其作为一种辅助信息融合到矩阵分解模型当中,该模型能够解决传统矩阵分解面临的问题.通过在腾讯微博数据集上进行实验对比,验证了本文提出的方法与传统的推荐方法相比能取得更高的推荐平均准确度.     

基于LFM矩阵分解的推荐算法优化研究

在推荐系统中,基于矩阵分解的推荐算法是目前的研究热点之一,然而普通矩阵分解算法的推荐精确度偏低,为了改善该问题,以矩阵分解算法中的潜在因子模型（LFM）优化为研究对象,分析LFM中两种基础推荐算法在寻优速率与推荐精度上的不足,然后提出两种改进算法：带冲量的批量学习算法和混合学习算法,最后通过实验数据测试,对比了不同算法的推荐效果,结果证明改进算法的性能更优。     

基于联合概率矩阵分解的上下文广告推荐算法

上下文广告与用户兴趣及网页内容相匹配,可增强用户体验并提高广告点击率.而广告收益与广告点击率直接相关,准确预测广告点击率是提高上下文广告收益的关键.目前,上下文广告推荐面临如下问题:(1) 网页数量及用户数量规模很大;(2) 历史广告点击数据十分稀疏,导致点击率预测准确率低.针对上述问题,提出一种基于联合概率矩阵分解的因子模型AdRec,它结合用户、广告和网页三者信息进行广告推荐,以解决数据稀疏时点击率预测准确率低的问题.算法复杂度随着观测数据数量的增加呈线性增长,因此可应用于大规模数据.