基于社交网络信任关系的服务推荐方法

随着服务型计算的兴起,大量跨领域电子服务应运而生。用户要从众多服务中挑选出适合自己且可信的服务十分困难,因而提出高效的服务推荐算法十分必要。传统的协同推荐方法存在冷启动、数据稀疏以及实时性不好等问题,在评分数据较少时推荐效果不佳。为获得更好的推荐结果,文中在社交网络中使用信任传递机制,建立信任传递模型,由此获取任意用户间的信任度。另一方面,设计了相似性判定指标,凭借系统评分数据,求得用户间的偏好相似度。在得到用户间信任度和偏好相似度的基础上,根据社交网络的特性,动态结合两部分指标以获得综合推荐权重,再以此权重替代传统相似度衡量标准进行基于用户的协同过滤推荐。所提方法能在解决传统推荐算法问题的基础上进一步提升推荐效果,并以准确率、覆盖率为标准在Epinions数据集上进行验证,获得了较好的效果。     

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...     

融合潜在社交信任模型的协同过滤推荐

推荐系统在处理信息过载的问题上有着显著的作用,但是推荐系统也存在不足之处,在于它的数据稀疏性和冷启动问题,使用传统的协同过滤算法已经不能满足于推荐系统的技术发展。随着社交网络的发展,朋友信任关系被广泛地运用于推荐系统中。但是在实际生活中,社交网络中的信任关系也存在着数据稀疏的问题,为了更好地提高推荐的质量,提出了一种融合潜在社交信任模型的协同过滤推荐算法。新的社交信任模型主要由以下部分组成:社交矩阵中全局信任值和专家模型,改进的信任传播模型,改进的皮尔逊系数模型。通过实验结果分析可知融合新模型的推荐算法有助于提升推荐效果。     

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.     

社交网络环境下基于信任的推荐算法

现有的基于信任的推荐算法通常假设用户是单一和同质的,没有充分挖掘信任关系信息,且相似关系和信任关系的融合缺乏高效的模型,极大地影响了推荐的准确性和可靠性。本文提出一种基于信任的推荐算法。首先结合全局信任和局部信任,并利用信任的传播性质对信任关系进行建模,然后设置推荐权重,综合考虑相似度和信任度来构建用户间的偏好关系,筛选出邻居。接着将基于记忆的协同过滤思想和社交网络的信任关系融入概率矩阵分解模型,同时使用自适应权重动态决定各部分的影响程度,形成高效统一的可信推荐模型Trust-PMF。本文的算法在FilmTrust、Epinions这两个数据集上与相关算法做了对比验证,结果证实了此算法的高效性。     

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。     

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...     

基于活动的社交网络中的群组推荐算法设计

在基于活动的社交网络（EBSN）中,群组中聚集了具有相似兴趣的用户,并为用户组织并举办线下活动,在社区的发展中起到了至关重要的作用,因而理解用户加入群组的原因和群组形成的过程在社交网络的研究中是一个重要的议题.本文通过基于活动的社交网络中的一些相关内容信息,比如社交网络中的标签信息和地理位置信息,来辅助推荐系统更好地为用户预测对于群组的偏好.本文提出了SEGELER （pair-wiSE Geo-social Event-based LatEnt factoR）模型,并使用这些社交网络中的信息,来为用户的兴趣进行预测.通过在真实的EBSN数据集上进行实验与验证,本文的模型不仅可以有效提升对于用户偏好的预测,也可以缓解冷启动问题.     

基于信任网络的协同过滤推荐方法

经典的协同过滤推荐系统存在数据稀疏和冷启动问题。利用信任网络能够有效地解决此问题,但性能有待提高。根据“如果a信任b,则a与b相似度高的概率较大”这一普适规律,提出一种基于信任网络的协同过滤推荐算法。该算法采用惩罚、奖励机制,进一步提高了推荐系统的性能。算法将覆盖率和准确率作为衡量标准,与经典协同过滤算法和已有信任推荐算法进行实验对比,结果表明所提推荐方法的性能更好。     

一种基于社会信任潜在因子模型的推荐方法

随着社交网络的快速发展、社交网络用户规模的不断扩大,如何为用户推荐感兴趣的信息变得越发困难。传统的推荐方法利用用户兴趣的历史数据来预测用户未来感兴趣的项目,忽视了社交网络中的信任关系,导致推荐方法的推荐质量不高。针对上述问题,提出了基于社会信任潜在因子模型的推荐方法。该方法引入社会信任来度量社交网络中朋友之间的隐含信任关系,根据社会信任程度来选择用户信任的朋友,对用户信任的朋友与目标用户的共同兴趣进行潜在因子分析,构建基于社会信任的潜在因子模型,实现目标用户的前k个项目推荐。真实数据集上的对比实验结果表明,基于社会信任潜在因子模型的推荐方法在推荐质量上优于现有的推荐方法。     

Incorporating metapath interaction on heterogeneous information network for social recommendation

Heterogeneous information network (HIN) has recently been widely adopted to describe complex graph structure in recommendation systems, proving its effectiveness in modeling complex graph data. Although existing HIN-based recommendation studies have achieved great success by performing message propagation between connected nodes on the defined metapaths, they have the following major limitations. Existing works mainly convert heterogeneous graphs into homogeneous graphs via defining metapaths, which are not expressive enough to capture more complicated dependency relationships involved on the metapath. Besides, the heterogeneous information is more likely to be provided by item attributes while social relations between users are not adequately considered. To tackle these limitations, we propose a novel social recommendation model MPISR, which models MetaPath Interaction for Social Recommendation on heterogeneous information network. Specifically, our model first learns the initial node representation through a pretraining module, and then identifies potential social friends and item relations based on their similarity to construct a unified HIN. We then develop the two-way encoder module with similarity encoder and instance encoder to capture the similarity collaborative signals and relational dependency on different metapaths. Extensive experiments on five real datasets demonstrate the effectiveness of our method.     

基于社交用户标签的混合top-N推荐方法

针对协同过滤方法的冷启动问题,提出一种将社交用户标签与协同过滤相结合的混合top-N推荐方法。通过社交用户关系获得可信用户集,然后根据个性化标签采用结构上下文相似性算法(SimRank)计算社交用户相似近邻集并进行预测推荐,最后结合传统协同过滤方法进行推荐。实验结果表明,该方法能够提高在一般数据集及冷启动用户数据集下的推荐精度。     

基于社交网络的一种个性化推荐算法

随着近些年社交网络的流行,如何有效地利用社交网络资源是推荐算法的热点问题,大多数推荐系统都是以评分等手段获取新的数据再通过计算给出用户推荐序列,但是如果能有效地利用社交网络资源,就可以减少评分这一步骤,对用户来说也更加便利。本文借鉴了部分社会心理学原理,提出了人与人之间由相似产生的信任度计算方法,对已有的由熟悉性产生的信任度计算方法给予改进,并与改进前作出对比,验证了其现实意义以及有效性。     

面向社会化电子商务的信任感知协同过滤推荐方法

为提高社会化电子商务推荐服务的精确度和有效性,综合考虑交易评价得分、交易次数、交易金额、直接信任、推荐信任等影响社会化电子商务用户信任关系的因素,设计了一种信任感知协同过滤推荐方法.该方法利用置信因子计算用户间的信任关系,采用余弦相关度法计算用户间的相似度,引入调和因子综合用户信任关系和用户相似度对商品预测评分的影响,以平均绝对误差(MAE)、评分覆盖率和用户覆盖率作为评价指标.实验结果表明,与标准协同过滤推荐方法、基于规范矩阵因式分解的推荐方法相比,信任感知协同过滤推荐方法将MAE降低到0.162,并将评分覆盖率和用户覆盖率分别提高到77%和80%,能够解决交易评价较少商品的推荐问题.     

Bayesian dual neural networks for recommendation

Most traditional collaborative filtering (CF) methods only use the user-item rating matrix to make recommendations, which usually suffer from cold-start and sparsity problems. To address these problems, on the one hand, some CF methods are proposed to incorporate auxiliary information such as user/item profiles; on the other hand, deep neural networks, which have powerful ability in learning effective representations, have achieved great success in recommender systems. However, these neural network based recommendation methods rarely consider the uncertainty of weights in the network and only obtain point estimates of the weights. Therefore, they maybe lack of calibrated probabilistic predictions and make overly confident decisions. To this end, we propose a new Bayesian dual neural network framework, named BDNet, to incorporate auxiliary information for recommendation. Specifically, we design two neural networks, one is to learn a common low dimensional space for users and items from the rating matrix, and another one is to project the attributes of users and items into another shared latent space. After that, the outputs of these two neural networks are combined to produce the final prediction. Furthermore, we introduce the uncertainty to all weights which are represented by probability distributions in our neural networks to make calibrated probabilistic predictions. Extensive experiments on real-world data sets are conducted to demonstrate the superiority of our model over various kinds of competitors.     

基于社会网络的信任模型研究

研究了社会网络的原理以及现有信任模型的研究现状,并在此基础上结合网络交易和社会网络的特点,考虑了时间带来的信任衰减、交易风险等级、关系紧密程度等因素,建立了基于社会网络的互联网信任模型,通过计算结点间的信任值来衡量信任程度,仿真实验表明该模型能有效地识别出自夸点,能够防止通过小额交易积累信任值,之后进行大额交易欺骗的行为。仿真结果表明,该模型具有可行性。     

科研社交网络中基于异质网络分析的列表级排序学习推荐方法研究

针对现有学术论文推荐方法不能充分利用科研社交网络中实体间的异质关系,且大多聚焦于预测评分的准确性,忽略用户偏好顺序的问题,提出一种基于异质网络分析的列表级排序学习推荐方法。首先采用异质网络分析充分探究科研社交网络中实体之间的关系,在此基础上将异质网络分析获取的信息融入列表级排序学习框架中,对学术论文的推荐排序列表进行优化,最终得到为科研人员推荐的学术论文列表。在科研社交网络科研之友数据集上的实验结果表明所提方法较其他传统推荐方法取得了更好的结果,验证了该方法的有效性。     

基于动态贝叶斯网络的社交圈归属匹配模型

为了帮助社交网中新成员寻找与之最为合适的社交圈,尝试采用动态贝叶斯网（DBN）理论解决社交网分析应用中成员（节点）与社交圈（集合）的匹配问题。将圈内成员个人的多项兴趣爱好程度作为描述社交圈基本属性的特征向量,对每一类圈子建立了带有辅助信息形式的DBN模型,求解最大输出概率即为最佳匹配对象。结果表明,在客观测试和主观评价两方面,该模型都收到了较为满意的结果。     

社会网络环境下基于信任传递的推荐模型研究

现有基于信任的推荐算法中没有充分挖掘用户间的信任关系,且缺乏合理的信任关系传递规则,极大地影响了推荐算法的可靠性和准确性。针对上述问题,通过用户评分数据与用户的社会关系建立信任传递模型,提出一种基于信任传递的推荐算法。该算法首先利用评分数据计算信任传递模型中用户的隐式直接信任关系,其次通过求解有序加权平均算子融合多条信任传递链的间接信任关系,最后将计算出的用户信任度与相似度融合为综合相似度进行预测推荐。实验结果证实了所提算法可有效提升系统的推荐质量。