基于Location2vec的地点推荐算法

在地点推荐应用中,传统的协同过滤推荐算法由于签到数据稀疏导致推荐效果不佳。为提高推荐效果并克服传统协同过滤推荐算法受到热门地点影响的不足,提出一种新的地点推荐算法。将签到地点转换为向量,通过向量的余弦相似性计算签到地点的地点相似性。标记签到频次较低的地点为冷门地点,以计算签到地点的用户相似性,结合地理因素的影响,生成对用户的推荐列表。实验结果表明,相比传统协同过滤推荐算法,该算法F1值提升了0.009以上,推荐效果更好。     

基于时间感知的地点推荐算法

基于位置社交网络的服务层出不穷,而地点推荐系统是其最主要的应用之一。目前地点推荐算法均致力于提高用户对地点的兴趣度预测,没有考虑时间因素对推荐结果的影响。事实上人们是否访问某一地点,与其所处的时间是紧密相关的。因此提出了一种概率模型,在统一的框架下将用户的兴趣度、用户所处时间和地点自身的流行度三个因素综合考虑,并在真实的数据集Foursquare上进行了测试。实验表明,与其他的方法相比,本方法能够获得更好的推荐效果,增强了用户体验。     

融合地点影响力的兴趣点推荐算法

为解决兴趣点（POI）推荐不准确和效率低的问题,深入分析社交因素和地理位置因素的影响,提出了一种融合地点影响力的POI推荐算法。首先,为了解决签到数据稀疏的问题,将2-度好友引入协同过滤算法中构建了社交影响模型,通过计算经历和好友相似度获取2-度好友对用户的社交影响;其次,深入考虑地理位置因素对POI推荐影响,在对社交网络分析的基础上构造了地点影响力模型,通过PageRank算法发现用户影响力,结合POI被签到次数计算地点影响力,获取准确的整体位置偏好,并使用核密度估计方法对用户签到行为建模和获取个性化地理位置特征;最后,融合社交模型和地理位置模型提高推荐准确性,并通过构造POI推荐候选集来提高推荐效率。在Gowalla和Yelp签到数据集上实验,结果表明所提算法能够快速完成POI推荐,在准确率和召回率指标上明显优于融合时间因素的位置推荐（LRT）和融合地理社交因素的个性化位置推荐（iGSLR）算法。     

基于社交网络能量扩散的协同过滤推荐算法

针对数据稀疏导致推荐系统精确度较低的问题,结合社交网络中丰富的社会化信息及能量扩散在数据稀疏问题上的优良表现,文中提出基于社交网络能量扩散的协同过滤推荐算法.首先利用用户-物品评分矩阵和信任关系具有的传递性计算用户之间信任强度值.再利用社交网络结合用户-物品二分网络,得到物品资源值.最后利用协同过滤方法进行预测评分.在真实数据集上的实验表明,文中算法缓解数据稀疏性,可解决推荐精确度较低的问题.     

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。     

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。     

基于热扩散影响力传播的社交网络个性化推荐算法

有针对性地为用户提供推荐,提高互联网信息利用率是个性化推荐系统的主要目标.文中基于热扩散传播概率模型,结合用户在社交网络中隐含的跟随关系,提出基于热扩散影响力传播的社交网络个性化推荐算法.首先,算法将现实生活中人与人的朋友关系转化为购物网络中用户与用户的跟随关系,构建异构信息网络图,计算用户之间的复合相似度.然后,利用基于热扩散概率模型模拟社会网络中影响力的传播过程,计算社交网络中用户的跟随概率分数并精确排序,筛选与目标用户相似的邻近用户.最后,根据目标邻近用户对各个产品的评分,将评分较高、具有潜在兴趣的产品推荐给目标用户,实现个性化的用户推荐.在公开数据集上与现有的个性化推荐算法进行对比,实验表明,文中算法具有较好的精确度和多样化的推荐效果.     

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。     

基于位置的社会化网络的并行化推荐算法

针对传统的协同过滤算法在利用签到记录进行兴趣点(POI)推荐时不能充分利用签到信息所隐含的偏好、位置和社交网络信息而损失准确率的问题,以及传统的单机串行算法在大数据处理能力上的弱势,提出一种基于位置和朋友关系的协同过滤(LFBCF)算法,以用户历史偏好为基础,综合考虑用户社交关系网络进行协同过滤,并以用户的活动范围作为约束实现对用户的兴趣点推荐。为了支持大数据量的实验,将算法在Spark分布式计算平台上进行了并行化实现。研究过程中使用了Gowalla和Brightkite这两个基于位置的社会化网络数据集,分析了数据集中签到数量、签到位置之间距离、社交关系等可能对推荐结果造成影响的因素,以此来支持提出的算法。实验部分通过与传统的协同过滤算法等经典算法在准确率、F-measure上的对比验证了算法在推荐效果上的优越性,并通过并行算法与单机串行算法在不同数据规模上加速比的对比验证了算法并行化的意义以及性能上的优越性。     

基于位置的社交网络研究综述

当今,对线上社交网络的研究和线下人们在物理世界中活动的研究都已经很成熟,将线上社交网络和线下物理世界结合起来的异构网络成为研究热点,基于位置的社交网络是通过位置信息理解用户行为和偏好的新型异构网络。本文从服务和应用的角度对基于位置的社交网络的研究情况进行分析总结,为未来对异构网络进行深入研究以及在基于位置的社交网络中提出新的应用奠定基础。最后,本文对基于位置的社交网络的研究情况进行总结与展望。     

基于用户-内容主题模型的兴趣点联合推荐算法

目前基于协同过滤的兴趣点推荐算法能够获得较好的推荐效果,但是当用户外出远离其常驻地时,推荐效果急剧下降,主要原因是用户的签到记录主要集中在其常驻地周围,而对其他兴趣点的签到行为较少,此时不能准确计算用户兴趣。因此提出了一种基于主题模型的兴趣点推荐算法,在推荐过程中同时考虑了用户的偏好分布和兴趣点的主题分布,使得当用户在新的兴趣点时,也能获得较好的推荐。实验证明,该方法不仅能够缓解推荐数据的稀疏性问题,而且与其他方法相比有更高的推荐准确率。     

融合社交网络与关键用户的并行协同过滤推荐算法

为解决传统协同过滤推荐算法中存在的数据稀疏、冷启动以及推荐结果缺乏多样性等问题,提出一种融合社交网络与关键用户的协同过滤推荐算法。该算法在用户—项目评分矩阵基础上,融合用户社交网络信息得出社交信任矩阵,融合关键用户信息得出关键用户评分矩阵。利用三大评分矩阵,分配不同的权重比例,共同来预测用户对于目标项目评分。针对海量数据问题,采用Spark分布式集群实现该算法的计算并行化。实验结果表明,该算法能够有效缓解数据稀疏问题,提高处理速度和推荐准确度。     

基于位置的社会网络中面向时序特征的兴趣点推荐算法

兴趣点推荐是基于位置的社会网络的重要研究内容之一.传统的兴趣点推荐算法或者应用基本的协同过滤方法,或者在基本的协同过滤算法中引入空间特征,而没有充分发掘时序特征对推荐算法的重要性.为了进一步提高兴趣点推荐算法的性能,提出了一种面向时序特征的兴趣点推荐算法.给出了基本的基于用户的协同过滤方法,分别描述了时间特征和空间特征的作用,并给出了相应的模型表示方法;将时间特征和空间特征进行融合,提出了一种联合推荐算法.实验表明,提出的算法与其他相关算法相比,准确率和召回率显著提高,因此更适合兴趣点的推荐服务.     

A semantic and social-based collaborative recommendation of friends in social networks

The development of social media technologies has greatly enhanced social interactions. The proliferation of social platforms has generated massive amounts of data and a considerable number of persons join these platforms every day. Therefore, one of the current issues is to facilitate the search for the most appropriate friends for a given user. We focus in this article on the recommendation of users in social networks. We propose a novel approach which combines a user-based collaborative filtering (CF) algorithm with semantic and social recommendations. The semantic dimension suggests the close friends based on the calculation of the similarity between the active user and his friends. The social dimension is based on some social-behavior metrics such as friendship and credibility degree. The novelty of our approach concerns the modeling of the credibility of the user, through his/her trust and commitment in the social network. A social recommender system based on this approach is developed and experiments have been conducted using the Yelp social network. The evaluation results demonstrated that the proposed hybrid approach improves the accuracy of the recommendation compared with the user-based CF algorithm and solves the sparsity and cold start problems.     

多特征融合的兴趣点推荐算法

基于位置社交网络的兴趣点推荐越来越受到工业界和学术界的关注。由于用户签到数据集的稀疏性以及签到地理位置的聚集性，使得目前的推荐算法效率普遍不高，特别是当用户外出到新的地点时，推荐效果更是急剧下降。因此本文提出了一种基于用户-区域-内容主题的多特征联合推荐算法（UCRTM），以隐主题模型为基础，在统一的框架下利用隐含因子关联性融合了用户的偏好、兴趣点的内容以及兴趣点所属地理区域主题等信息来进行推荐，使得用户无论身处何地，都能获得理想的推荐服务。本文在两种真实的数据集上进行了实验，结果表明该方法不仅能够克服数据的稀疏性以及弱语义性等问题，而且与其他方法相比具有更高的推荐准确率。     

基于LBSN好友关系的个性化景点推荐方法

基于位置的社交网络（LBSN）中照片带有丰富时间空间位置信息,为发掘用户偏好信息、进行景点推荐提供了条件。现有推荐方法存在推荐条件单一、难以准确估算用户偏好、推荐结果准确性不高的问题。改进传统协同过滤中相似用户计算和推荐方法,提出PTLR方法。通过用户景点照片矩阵计算用户偏好,结合好友亲密度信任关系计算相似邻居。利用多条件如兴趣偏好、景点时间适宜程度及候选周边关联景点产生推荐。实验结果表明PTLR能有效提高推荐准确性。     

融合社会网络与信任度的个性化推荐方法研究

针对协同推荐技术存在的数据稀疏性和恶意评价行为等问题, 提出了一种新颖的基于社会网络的协同过滤推荐算法。该方法借助社会网络分析技术对协同推荐方法加以改进, 结合用户信任关系与用户自身兴趣, 通过计算网络节点的可信度来消减虚假评分或恶意评分给推荐系统带来的负面影响, 从而提高了推荐系统的准确度。实验表明, 相对于传统的协同过滤算法, 该算法可以有效缓解用户评分稀疏性及恶意评价行为带来的问题, 显著提高推荐系统的推荐质量。     

基于降噪自编码器的社会化推荐算法

现有的社会化推荐算法未考虑信任用户对目标用户深层的偏好影响。针对这一问题,提出了一种基于深度学习的混合推荐算法,利用降噪自编码器学习用户及其信任用户的评分偏好,使用加权隐藏层来平衡这些表示的重要性,有效建模用户间的潜在偏好交互。在此基础上,通过用户聚类和个性化权重区分不同类的用户受其信任用户的影响程度。在开放数据集上的实验结果表明,该算法优于现有的社会化推荐算法,与主要的推荐算法SoRec、RSTE、SocialMF、TrustMF相比,其平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)显著降低,获得了较好的推荐效果。