信任社交网络中基于图熵的个性化推荐算法

随着社交网络的飞速发展引起了人们对推荐系统（RS）的广泛关注。针对社交网络中现有推荐方法仍存在冷启动问题以及未考虑用户所处的社交网络信息的情况，提出了在信任社交网络中基于图熵的个性化推荐算法（PRAGE）。首先，根据用户物品和它们之间的反馈信息建立用户物品图（UIG），同时引入信任机制建立用户信任图（UTG）；其次，通过对两个图使用随机游走算法得到用户与物品的初始相似度和基于信任机制的新的用户物品相似度；重复随机游走过程直至相似度稳定到收敛值；然后，使用UIG和UTG的图熵对两组相似度进行加权并最终相应地得出目标用户的最终推荐列表。在真实的数据集Epinions和FilmTrust上的实验结果表明，相比经典的基于随机游走算法，PRAGE的精确率分别提高了34.7%和19.4%，召回率分别提高了28.9%和21.1%，能够有效地缓解推荐的冷启动问题且在精确率和覆盖率指标上均优于对比算法。     

结合重要节点信任传播的社会化推荐算法

融合社交信息的推荐算法有效缓解了推荐算法中的数据稀疏性问题和冷启动问题,近年来受到极大的关注.但社交信息依然存在数据稀疏性问题,而且社交网络提供的二值数据无法衡量不同用户间的信任程度.针对这些问题,利用重启随机游走算法获取社交网络中的重要节点.提出重要节点信任传播算法建立重要节点和其他用户节点之间的信任关系,同时利用节...     

结合物品相似性的社交信任推荐算法

随着互联网的快速发展,用户很难在大量的网络数据中找到自己感兴趣的内容,而推荐系统能帮助解决这一问题.传统的推荐系统仅依赖用户历史行为数据进行推荐,存在数据稀疏和冷启动的问题.将社交网络信息融入推荐系统中被证明能够有效地解决传统推荐系统的问题,提高了推荐质量.但是,大部分基于社交网络的推荐仅关注用户之间的单向信任关系,忽...     

融合社交信息的矩阵分解改进推荐算法

矩阵分解的推荐模型具有推荐精度高和易扩展等特点,已成为目前融合社交信息构建推荐系统的主要模型,但在分解过程中,用户偏好矩阵和物品特征矩阵初始赋值的随机性影响了推荐的性能,忽略了物品以及用户之间隐含的联系与区别。为此,提出一种基于社交信息的矩阵分解改进算法。将评分值分别与社交信息和物品的特征属性相结合,构建用户相似网络与物品相似网络,同时应用社区划分充分挖掘用户、物品之间的潜在关系,并按不同类型节点的近邻差异性,通过建立核心、非核心节点的偏好向量与特征向量得到矩阵分解初始矩阵。在公开数据集上的实验结果表明,该算法的推荐性能优于MF、SR2等同类型算法,运行迭代次数明显降低。     

一种结合聚集图嵌入的社会化推荐算法

社交网络信息已被广泛的应用到传统的推荐上,一定程度上减轻了数据稀疏和冷启动问题.随着表示学习的兴起,出现了利用表示学习进行推荐的算法研究.然而社交网络过大,表示学习可扩展性差,难以在有限内存中进行计算.聚集图通过空间压缩,保留了关键的结构关系,去除次要或噪音的结构数据,便于表示学习能够有效学习图结构,从而更好地找到相似用户进行推荐.首先,利用图聚集算法同时考虑分组间及分组内的结构得到最终的聚集图;其次,在聚集图上计算随机游走的转移概率,然后选择每个具有偏差概率的后继节点并生成节点序列;最后将节点序列输入到skip-gram学习用户的潜在表示,获得节点的表示向量整合其信息到贝叶斯个性化排序模型(BPR)来解决项目排名问题.实验结果表明,该方法相比于社会化贝叶斯个性化排序(SBPR)、协同用户网络嵌入(CUNE)等基线方法在推荐任务中保持时间效率的同时有效提升了准确率、召回率和平均精度均值.     

融合多信息的跨域推荐算法

针对目前跨域协同过滤算法仅通过评分矩阵相似性进行信息提取推荐,并未利用数据中含有的更多信息,从而导致推荐结果不理想的情况。提出一种融合多信息的改进跨域协同过滤算法。算法通过改进传统跨域协同过滤中的信息提取方式,融入了数据源中的时间与类型信息,提高了信息提取的精度与推荐的准确性。通过在MovieLens数据集与豆瓣数据集上进行对比实验,结果表明,跨域推荐算法能够在多域间进行信息传递,融入了多信息的跨域推荐算法能更为有效地提升推荐的准确性。     

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...     

改进填补法和多权重相似度相结合的推荐算法

针对传统推荐算法中存在的数据稀疏性问题,国内外许多研究人员都提出了相应的推荐算法。然而,在个性化推荐方面,其中大多数并没有取得很好的推荐效果。因此,提出改进填补法和多权重相似度相结合的推荐算法,该算法首先采用改进填补法填充缺失值并对数据降维,接着分别计算社交网络用户信任度和改进的二部图用户关联度,最后采用多权重因子将这两者相似度进行结合。基于此,该算法根据相似度高低获取邻居用户并对目标用户进行商品推荐。实验结果表明,在数据稀疏性以及个性化推荐情况下,该算法的平均绝对误差（MAE）优于其他推荐方法。     

融合项目标签信息面向排序的社会化推荐算法

近年来,推荐系统越来越受到人们的关注,按照应用场景主要分为评分预测和Top-K推荐。考虑到传统评分推荐系统和Top-K排序推荐系统只考虑用户和项目的二元评分信息,具有一定的局限性,因此扩展了一种基于列表排序学习的矩阵分解方法。一方面,充分考虑用户之间关注关系。首先通过用户之间的关注关系计算用户之间的信任度,接着通过用户之间的信任度在原始模型的损失函数中添加用户社交约束项,使相互信任的用户偏好向量尽可能接近。另一方面,计算项目所拥有标签的权重,并以此计算项目之间的标签相似度,再将项目的标签约束项添加至损失函数中。在真实Epinions和百度电影数据集中的实验结果表明,该方法的NDCG值和原始模型相比具有一定的提高,有效地提高了推荐准确率。     

关联文本信息的网络表示学习推荐算法

通过基于随机游走的网络表示学习算法得到节点的低维嵌入向量,进而将其应用于推荐系统是推荐领域很流行的研究方向.针对当前基于随机游走的网络表示学习算法仅着重考虑了网络结构特性而忽略文本信息的问题,提出一种关联文本信息的网络表示学习推荐算法.首先在随机游走阶段,考虑到了节点文本间的相似度,联合结构和文本信息对下一游走节点进行...     

基于项目和信任的协同过滤推荐算法

为解决冷启动用户的推荐问题,对TrustWalker算法在相似度计算、可能性项目选择和预测评分等方面进行改进,提出一种基于项目和信任的协同过滤推荐算法CoTrustWalker。采用云模型相似度方法计算项目间的相似度,通过选择最相似的若干个项目的聚合结果作为随机游走的返回结果,从而提高推荐结果的稳定性。实验结果表明,CoTrustWalker算法在小规模数据集上与TrustWalker算法相比,其推荐质量和推荐速度均有较大提高。     

面向社交推荐的自适应高阶隐式关系建模

近年来,社交推荐的研究主要聚焦于社交网络中显式、隐式关系的联合建模,却忽视了高阶隐式关系并非对每个用户都同等重要这一特殊现象.高阶隐式关系对一个有着足够多邻居的用户与一个仅有少量邻居的用户重要性存在明显差异.此外,由于社交关系建立的随机性,显式关系并不总是可用的.提出了一种新的自适应高阶隐式关系建模方法 (adaptive high-order implicit relations modeling, AHIRM),该模型由3个部分组成:首先,过滤不可靠关系且识别出潜在可靠关系.旨在避免不可靠关系带来的负面影响,并部分缓解数据稀疏的问题;其次,设计自适应随机游走算法,结合规范化后的节点中心度为用户捕获不同阶数的邻居,构建用户间的高阶隐式关系,进而重构社交网络;最后,运用图卷积网络(graph convolutional network, GCN)聚合邻居节点信息,更新用户嵌入,实现高阶隐式关系建模,从而进一步缓解数据稀疏问题.在建模过程中,同时考虑到社交结构和个人偏好的影响,模拟并保留了社交影响传播的过程.在LastFM、Douban和Gowalla这3个数据集上与相关算法做了对比验证...     

一种基于耦合对象相似度的项目推荐算法

推荐系统根据用户的偏好为用户推荐个性化的信息、产品和服务等,能够帮助用户有效解决信息过载问题。基于内容的协同过滤算法缺少合适的度量指标用来计算项目之间的相似度。提出一种基于耦合对象相似度的项目推荐算法,即通过耦合对象相似度捕获项目特征频率分布相似性和特征依赖聚合相似度。首先从项目文本中抽取项目的关键特征,然后利用耦合对象相似度构建项目相似度模型,最后使用协同过滤的方法为活动用户推荐用户可能感兴趣的项目。在真实数据集上的实验结果表明,基于耦合对象相似度的推荐算法可以有效解决基于内容推荐系统的项目相似度度量问题,在缺失大量项目特征数据的情况下改进传统基于内容推荐系统的推荐质量。     

融合社交关系与地理信息的兴趣点推荐模型

基于LBSN的兴趣点推荐存在用户签到矩阵稀疏、推荐精度不高、上下文信息利用不充分等问题,提出一种融合社交信任的矩阵分解算法TGMF（Trust-Geo?Matrix?Factorization）来缓解以上问题。利用BPR模型优化矩阵分解的过程,改进偏序关系的生成策略。把信任影响和相似度计算相结合,提高推荐精度。融合两种模型得到用户的最终偏好列表。把偏好列表中的top-[k]个兴趣点推荐给用户。实验结果表明,在真实数据集Gowalla和Foursquare上,TGMF算法在准确率和召回率两个指标上均优于传统的兴趣点推荐算法。     

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。     

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.     

基于万有引力和随机行走的推荐算法研究

本文就社会标签系统中的个性化推荐算法进行了研究,提出一种基于万有引力和随机游走的个性化推荐算法,。针对现有推荐算法缺乏物理学解释和单纯依靠用户评分等问题,该算法创新性把万有引理原理引入推荐系统,定义了项目的万有引力及其计算方法,并以项目间万有引力大小来衡量项目间的相似度,从而得到项目相关图。然后,令用户兴趣点在项目相关图上进行随机游走,计算它在图上各节点的稳定概率,并以此作为用户和各节点亲密程度的度量值,该值高者就可能是用户喜欢的项目,从而推荐给用户。实验结果说明新算法较其他的相关推荐算法可以获得更高的推荐性能。     

基于改进位置社交的近邻知识推荐算法

信息过载是当前各类网络中存在的普遍问题,社交网络中通过推荐算法为用户推荐感兴趣的内容,但该类算法并不适用于学习网络中存在特定逻辑联系的知识点推荐。结合社交网络及LBSN网络中的兴趣点推荐算法,提出了一种面向学习网络相关知识点的改进LBSN推荐算法,通过学习网络中的相似用户计算及知识路径发现,为用户推荐当前学习相关的近邻知识点,并通过实验数据证明了学习网络中加入学习推荐对学习者效率及学习质量提升的效果。