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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. 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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针对传统推荐算法存在数据稀疏影响推荐效果的问题,考虑到社交网络中的链路预测能够综合考虑用户节点之间的拓扑结构,以及好友关系能反映用户的兴趣爱好,提出了一种融合好友关系和标签信息的推荐算法。首先,借助网络资源分配算法对社交网络的结构信息进行特征提取;然后,利用TF-IDF构建合理的社会化标签模型;最后,利用线性模型融合两方面的信息,从而实现推荐。在Last.fm和Delicious数据集上的实验表明,与传统算法相比,所提算法在推荐的召回率和准确率指标上有显著提高。 相似文献
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基于位置的社交网络(LBSN)蓬勃发展,带来了大量的兴趣点(POI)数据,加速了兴趣点推荐的研究。针对用户-兴趣点矩阵极端稀疏造成的推荐精度低和兴趣点特征缺失问题,通过融合兴趣点的标签、地理、社交、评分以及图像等信息,提出了一种融合社交网络和图像内容的兴趣点推荐方法(SVPOI)。首先分析兴趣点数据集,针对地理信息,利用幂律概率分布构造距离因子;针对标签信息,利用检索词频率构造标签因子;融合已有的历史评分数据,构造新的用户-兴趣点评分矩阵。其次利用VGG16深度卷积神经网络模型(DCNN)识别兴趣点图像内容,构造兴趣点图像内容矩阵。然后根据兴趣点数据的社交网络信息,构造用户社交矩阵。最后,利用概率矩阵分解(PMF)模型,融合用户-兴趣点评分矩阵、图像内容矩阵、用户社交矩阵,构成SVPOI兴趣点推荐模型,生成兴趣点推荐列表。大量的真实数据集上的实验结果表明,与PMF、SoRec、TrustMF、TrustSVD推荐算法相比,SVPOI推荐的准确度均有较大提升,其平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)两项指标比最优的TrustMF算法分别降低了5.5%和7.82%,表明SVPOI具有更好的推荐效果。 相似文献
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《计算机科学与探索》2018,(2):208-217
为了解决传统协同过滤算法中存在的严峻的数据稀疏性问题,提出了一种融合社交网络特征的协同过滤推荐算法。该算法在传统矩阵分解模型基础上,通过融合社交网络特征与用户评分偏好程度得到信任和被信任特征矩阵,然后利用社交特征矩阵、商品特征矩阵和用户评分偏好相似性共同预测用户对商品的评分值。为了验证该算法的可靠性,使用Epinions公开数据集对算法性能进行对比分析。实验结果显示,相比现有的社交推荐算法,所提算法有更小的平均绝对误差和均方根误差,同时算法的时间复杂度与数据集的数量之间为线性关系。因此,该算法可以有效缓解数据稀疏性对推荐结果的影响,并提高推荐准确率。在现实推荐中,该算法可以考虑作为大规模数据集进行商品推荐的一个选择方式。 相似文献
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用户之间的社交信息已经被广泛地应用于改进传统的推荐系统.然而,在许多网站,如亚马逊和eBay,没有明确的社交图表可以用来提高推荐性能.因此,在这项工作中,为了使非社交性网站能够采用社交推荐的方法,论文提出了一个通用的框架,根据用户对所购商品给出的评分和评论来构建一个隐性社交圈.并将这种隐性的社交圈融合到目前已有的显性社交推荐算法中,从而来增强任何没有社交网络的推荐系统的性能.该算法通过皮尔逊相关系数PCC(Pearson Correla-tion Coefficient)来分析和提取用户之间的隐性社交圈,并将其融合于基于矩阵分解的社交推荐RS(Social Regularization)算法中,然后在Amazon数据集上进行实验.实验结果表明,该方法比传统的无社会信息推荐方法更有效. 相似文献
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针对传统的基于余弦相似性的协同过滤算法中推荐集选取方法进行了改进,设计了一种新的评分方式预测用户对未评价项目的评分,从而增强了推荐的合理性。实验结果表明,该算法同传统协同过滤算法相比能显著提高推荐精度。 相似文献
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推荐系统作为解决信息过载的一种有效手段,已成为工业界和学术界的研究热点,它依据用户的显式或隐式反馈信息推测其需求、兴趣等,将其偏好的信息、产品等推荐给他们。面向显式反馈信息的推荐方法是目前的主流,而隐式反馈信息的普遍性使得基于此类的推荐方法具有更广的适用性,但是,隐式反馈信息并不能直接反映用户的偏好,因而利用它进行推荐具有很大的挑战。首先阐述了隐式反馈的特性以及基于此类信息进行推荐的必要性和所面临的问题;然后对面向隐式反馈的推荐算法给出了全面的、系统的分类,在此基础上比较了各类隐式反馈的推荐方法的优、缺点,并进一步分析了适用于隐式反馈推荐方法的多种评价指标;最后讨论了面向隐式反馈推荐方法的未来发展方向。 相似文献
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王燕红 《计算机光盘软件与应用》2012,(3):35-36
针对大多数图书馆管理系统中的个性化服务中的新书推荐只是定时将新到馆的图书罗列出来让读者浏览进行推荐,推荐效果差的问题。本文在比较三大常用的推荐技术的优缺点后,采用基于聚类分析的推荐算法推荐新书,并具体给出实现的方法。 相似文献
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基于共同评分与项目全集的相似度未甄别近邻的推荐影响力,导致推荐质量低,可扩展性差。为此,提出了一种基于推荐影响度的并行协同过滤算法。该算法通过非共同评分项目、共同评分项类以及用户访问次数来计算用户推荐新颖度与兴趣重合度以度量用户推荐能力,并融入相似性计算来抑制相似度高但推荐力不强的用户,避免在项目全集上计算相似度,从而提高推荐质量;通过MapReduce并行化,使其具备良好的实时性和可扩展性。实验结果表明,该算法在海量数据集上的推荐质量更高,可扩展性更强。 相似文献
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本文以在Intranet上实现提供基于H.323标准的集成服务为目标,首先介绍了集成服务的内容,随后重点讨论了如何在遵从H.323标准的前提下,利用网守的控制功能区分实时通信和存储转发的服务要求,并进行H.323终端的呼叫管理。 相似文献
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为给学生推荐不同兴趣粒度的课程,提出隐含语义模型(Latent Factor Model,以下简称LFM),并将其应用于网络环境中学生对于课程学习点击的隐性反馈数据集,对学生的兴趣主题、行为习惯和课程类别自动聚类,然后进行Top-N推荐.实验表明,该方法是有效的,且具有较高的准确度. 相似文献