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.     

动态融合社交信息的社会化推荐

针对推荐算法中的数据稀疏问题,通常引入社交数据作为辅助信息进行社会化推荐。传统的社会化推荐算法忽略用户的兴趣迁移,导致模型无法描述用户兴趣的动态变化特征,也忽略了社交影响的动态特性,导致模型将很久以前的社交行为与近期社交行为同等对待。针对这两点提出一种社交信息动态融合的社会化推荐模型SLSRec。首先,利用自注意力机制构建用户交互物品的序列模型,以实现对用户兴趣的动态描述;然后,设计具有时间遗忘的注意力机制对社交短期兴趣进行建模,并设计具有协同特性的注意力机制对社交长期兴趣进行建模;最后,融合社交的长短期兴趣与用户的短期兴趣来获得用户的最终兴趣并产生下一项推荐。利用归一化折损累计增益（NDCG）和命中率（HR）指标在稀疏数据集brightkite和稠密数据集Last.FM上把所提模型与序列推荐模型（自注意力序列推荐（SASRec）模型）和社会化推荐模型（社会推荐的神经影响扩散（DiffNet）模型）进行对比验证。实验结果显示,SLSRec模型与DiffNet模型相比,在稀疏数据集上的HR指标提升了8.5%;与SASRec模型相比,在稠密数据集上的NDCG指标提升了2.1%,表明考虑社交信息的动态特性使推荐结果更加准确。     

基于协同过滤的社交网络热点信息个性化推荐研究

为提高推荐内容与用户需求内容的相似度,引进协同过滤算法,提出一种针对社交网络热点信息的个性化推荐方法。实验结果表明,该方法的实际应用效果较好,可以提高推荐内容与用户兴趣内容之间的平均绝对误差,为用户提供更加优质的推荐与推送服务,提高用户的满意度,具有一定的应用价值。     

基于差分隐私的社交推荐方法

基于用户朋友关系的社交网络项目推荐技术可能泄露用户-项目隐私偏好。传统的匿名化方法由于过分依赖特定知识背景假设 而存在内在的脆弱性。提出一种基于差分隐私的社交网络项目推荐方法DPSR,该方法利用聚类技术对用户进行划分,利用拉普拉斯机制对用户-项目边的权重进行扰动。为了克服边权重中异常点对推荐结果的影响,提出了一种基于k-中心点的边权重聚类方法,该方法利用指数机制挑选出类中边权重集合的中位数。实验结果表明,DPSR优于同类方法。     

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。     

学术社交网络中的权威学者推荐模型

目前，学术社交网络平台存在的信息过载和信息不对称等问题导致学者特别是影响力低的学者很难找到自己感兴趣的内容，同时，学术社交网络中影响力大的学者对学术社区的形成具有一定的促进作用并且对影响力低的学者的科学研究具有一定的导向作用，因此提出一种融合学术社区检测的权威学者推荐模型（ISRMACD）来为学术社交网络中的低影响力学者提供推荐服务。首先，利用影响力大的学者圈作为社区的核心结构对学术社交网络中学者间的关系纽带——好友关系所产生的复杂网络拓扑关系进行学术社区检测；然后，对社区内的学者计算影响力，并实现社区内部的权威学者推荐服务。在学者网数据集上的实验结果表明，该推荐模型在不同的权威学者推荐数量下均取得了较高的推荐质量，并且每次推荐10名权威学者取得的推荐精度最高，达到70%及以上。     

一种基于社交行为融合的自注意力序列推荐模型

与协同过滤相比,序列推荐能很好的捕捉用户兴趣偏移.在序列推荐中自注意力机制可以捕获长时间依赖关系,所以有很大优势,但是面对数据稀疏性问题,仍然难以获得较好结果.针对推荐系统的数据稀疏问题,借鉴社交推荐模型的社交关系融合思想,提出了一种基于社交行为融合的自注意力序列推荐模型(SBFR).该模型使用自注意力机制生成用户的动...     

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。     

一种基于社区分类的社交网络用户推荐方法

社交网络上的用户推荐是目前计算机领域研究的热门问题。已有的社交网络推荐算法对于多主题的社交网络下的相关用户的推荐效果不佳。针对此问题,对社交网络的主题分类方法进行了研究与讨论,在此基础上提出了基于主题的用户社区分类方法,并根据分类信息给出一种新的社交网络用户推荐方法。经实验验证,该方法能有效地提高推荐的准确性并降低时间复杂度。     

学术社交网络中的权威学者推荐模型

目前,学术社交网络平台存在的信息过载和信息不对称等问题导致学者特别是影响力低的学者很难找到自己感兴趣的内容,同时,学术社交网络中影响力大的学者对学术社区的形成具有一定的促进作用并且对影响力低的学者的科学研究具有一定的导向作用,因此提出一种融合学术社区检测的权威学者推荐模型（ISRMACD）来为学术社交网络中的低影响力学者提供推荐服务。首先,利用影响力大的学者圈作为社区的核心结构对学术社交网络中学者间的关系纽带——好友关系所产生的复杂网络拓扑关系进行学术社区检测;然后,对社区内的学者计算影响力,并实现社区内部的权威学者推荐服务。在学者网数据集上的实验结果表明,该推荐模型在不同的权威学者推荐数量下均取得了较高的推荐质量,并且每次推荐10名权威学者取得的推荐精度最高,达到70%及以上。     

基于社会化媒体情境的多维协同智能推荐

针对传统协同智能推荐技术的冷启动、数据稀缺性问题,为提高推荐算法的效率和准确性,提出一种基于社会化媒体情境的多维智能推荐算法模型。该模型将目标用户的属性特征、行为特征考虑到社会化媒体情境信息中,并动态实时捕捉用户在不同社会化媒体情境下的偏好倾向,利用联机分析处理(OLAP)技术对多维数据进行处理。该模型将用户间的社会化关系和所处的政治经济环境视为衡量用户相似的重要指标,同时使用皮尔森系数和云模型来计算用户间各特征的相似度,并以此为推荐基础向用户呈现更个性化和定制化的推荐结果。实验结果表明,该模型的推荐结果的平均绝对误差明显小于传统的协同智能推荐和单纯的基于云模型推荐技术。     

Mitigating information overload in social media during conflicts and crises: design and evaluation of a cross-platform alerting system

ABSTRACT

The research field of crisis informatics examines, amongst others, the potentials and barriers of social media use during conflicts and crises. Social media allow emergency services to reach the public easily in the context of crisis communication and receive valuable information (e.g. pictures) from social media data. However, the vast amount of data generated during large-scale incidents can lead to issues of information overload and quality. To mitigate these issues, this paper proposes the semi-automatic creation of alerts including keyword, relevance and information quality filters based on cross-platform social media data. We conducted empirical studies and workshops with emergency services across Europe to raise requirements, then iteratively designed and implemented an approach to support emergency services, and performed multiple evaluations, including live demonstrations and field trials, to research the potentials of social media-based alerts. Finally, we present the findings and implications based on semi-structured interviews with emergency services, highlighting the need for usable configurability and white-box algorithm representation.     

A social recommendation system for academic collaboration in undergraduate research

Academic collaboration plays an important role in undergraduate research. Current methods rely on offline social contacts for undergraduate students to collaborate with academic staff members in universities and research institutions. In big data era, it is difficult for undergraduate students to find suitable research project opportunities and supervisors to work with. This paper proposes a social recommendation system for undergraduate students to find research project opportunities and work with research project teams on an academic collaboration network. The proposed recommendation method integrates relevance, connectivity, and quality modules, where profiles of undergraduates are constructed with their self‐claimed information, research activities (e.g., studying and reading research publications and reading research projects), and social connections in the academic collaboration network. Suitable research projects are recommended based on the undergraduates' profiles. Experiments are conducted, and the results have shown that the proposed social recommendation system can facilitate undergraduates' selection of research projects.     

个性化推荐系统综述

信息超载是目前网络用户面临的一个严重问题,个性化推荐系统是解决该问题的一个有力工具,并受到了众多的关注和研究。给出推荐系统的定义,同时阐述了推荐系统的几项关键技术,包括用户建模、推荐对象的建模和推荐算法。后来总结了推荐系统的体系结构和性能评价指标,并尝试给出了推荐系统未来研究的重点、难点和热点问题。     

基于图注意力的异构图社交推荐网络

针对现有社交推荐算法忽视了用户潜在关联和项目之间的协作关系,提出了一个新的算法模型GATHGN(GAT based heterogeneous graph neural network),在该模型框架中对用户关联和项目关系统一建模。首先,挖掘用户显式社交关系、潜在关联关系和用户—项目关联关系,从而提取用户社交高阶特征和潜在兴趣高阶特征;而后,基于图注意力机制聚合上述两种高阶特征,逐层更新用户融合特征;最后,依据更新的用户融合特征与项目特征计算最终的推荐结果。在Yelp数据集和Flickr数据集上的实验结果表明,GATHGN的命中率与归一化折损累计增益较基线算法有显著提升。     

User comments for news recommendation in forum-based social media

News recommendation and user interaction are important features in many Web-based news services. The former helps users identify the most relevant news for further information. The latter enables collaborated information sharing among users with their comments following news postings. This research is intended to marry these two features together for an adaptive recommender system that utilizes reader comments to refine the recommendation of news in accordance with the evolving topic. This then turns the traditional “push-data” type of news recommendation to “discussion” moderator that can intelligently assist online forums. In addition, to alleviate the problem of recommending essentially identical articles, the relationship (duplicate, generalization, or specialization) between recommended news articles and the original posting is investigated. Our experiments indicate that our proposed solutions provide an improved news recommendation service in forum-based social media.     

一种社会化标注系统资源个性化推荐方法

目前许多基于社化化标注的个性化资源推荐方法均忽视了用户长短期兴趣和多义标签问题对推荐的不同影响,为此,设计区分用户长短期兴趣的指标——用户的标签偏好权重和资源偏好权重;在此基础上,提出一种结合基于内容和基于协同过滤方法优点的混合推荐方法,通过加入标注相同资源的标签向量相似度计算因子,来减小多义标签对推荐结果的影响。实验表明,将该方法引入社会化标注系统资源个性化推荐算法中,能提高推荐精度。     

融合社交关系和标签信息的混合新闻推荐算法

针对传统新闻推荐的数据稀疏性和用户的兴趣爱好快速变化问题,提出了一种融合社交关系和标签信息的混合新闻推荐算法。首先,该算法充分利用社交网络中的社交关系和标签信息;然后使用概率主题模型(latent Dirichlet allocation,LDA)对用户兴趣进行建模;最后采用基于内容与协同过滤相结合的混合推荐算法来完成新闻推荐。实验结果表明,所提算法与已有的推荐算法相比较,在精确度上提升了10.7%、平均倒数排名上(mean reciprocal rank,MRR)提升了4.1%,在归一化折损累计增益(normalized discounted cumulative gain,NDCG)上提升了10%。该算法可在一定程度上提高新闻推荐算法的精度及推荐质量。     

Adoption of travel information in user-generated content on social media: the moderating effect of social presence

Travel patterns have gradually changed from group travel to individual travel. An increasing number of people acquire travel information through various types of media. One of the alternative information sources is social media, which enables users to exchange information among members. However, one of the characteristics of social media is information sharing, not information search, which involves both giving (i.e. posting) and taking (i.e. selective reading, forwarding, replying, linking, and liking) information. Compared to the ‘giving’ side of information-sharing research, less effort has been spent on the ‘taking’ side of information research. Therefore, we investigate travel information adoption in social media as well as how individuals communicate with each other. We use the elaboration likelihood model, which measures the impact of central (e.g. argument quality) and peripheral (e.g. credibility) cues on traveller information-sharing behaviour corresponding with social presence on social media. The results of an empirical analysis of 527 respondents, who were experienced in travel information adoption via social media, were examined. Our findings revealed that argument quality had a positive effect on perceived usefulness and source credibility positively affected perceived usefulness and social relationships. Perceived usefulness had a significant positive effect on social relationships. Both perceived usefulness and social relationships affected travel information adoption. Lastly, the levels of argument quality and source credibility perceived by social media members were found to differ according to the level of social presence.