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,同时利用节点的结构信息进一步量化用户间的信任权重,以得到更精确的推荐结果。在三个公开数据集上的实验表明,结合重要节点信任传播的社会化推荐算法（INTP-Rec）丰富了社交信息,有效地提高了推荐算法的准确率和召回率。     

基于显式和隐式社交网络的混合推荐

传统的社交网络推荐一般依靠用户之间的好友关系,但好友关系不是基于共同兴趣而产生的。针对这种情况,提出通过用户标签所表达的情感兴趣来扩展用户好友关系,形成基于用户好友关系和共同兴趣的混合推荐。利用用户间直接的朋友关系构建显式社交网络,利用标签数据构建隐式社交网络;在显式和隐式社交网络图中分别采用提出的SNA_SPFA(Social Networks Algorithm Based on Shortest Path Faster Algorithm)算法得到推荐结果;最后按照一定权重混合两种推荐结果。实验表明,该方法优于传统的协同过滤方法和社交网络推荐。     

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.     

主题关注网络的表示学习

针对异质网络表示学习仅从结构方面考虑社交关系而忽略语义这一问题,结合用户间的社交关系和用户对主题的偏好两个方面,提出基于主题关注网络的表示学习算法。首先,针对主题关注网络的特点,结合集对分析理论的同异反（确定与不确定）思想,给出转移概率模型;然后,在转移概率模型的基础上提出了一种基于两类节点的随机游走算法,以得到相对高质量的随机游走序列;最后,基于序列中两类节点建模得到主题关注网络的嵌入向量空间表示。理论分析和在豆瓣数据集上的实验结果表明,结合转移概率模型的随机游走算法能更全面地分析网络中节点的连接关系,当划分社区的个数为13时,所提算法的模块度为0.699 8,相比metapath2vec算法提高了近5%,可以更详细地捕获网络中的信息。     

融合时间综合影响的轮盘赌游走个性化推荐算法

传统的基于图的推荐算法忽略了时间综合信息影响从而导致推荐质量不高。针对这一问题,提出一种融合时间综合影响的轮盘赌游走个性化推荐算法。该算法以用户项目二分图为基础,引入衰减函数,将时间综合信息对推荐的影响量化成图节点的关联概率;然后采用轮盘赌模型根据关联概率选择游走目标;最终对每个用户做出top-N推荐。实验结果表明:该算法比传统基于图的随机游走PersonalRank算法在推荐的准确度、召回率以及覆盖率指标上都有明显提高。     

基于逆向游走的PageRank社交网络影响力度量算法

随着社交网络的发展,其节点影响力度量成为一个重要的研究领域。针对传统随机游走PageRank算法精确度不高的问题,提出一种逆向随机游走PageRank算法,该算法采用逆向查找消息传播源的思想,对网络中的每条有向边以概率ε进行逆向随机游走,通过迭代计算出每个节点的PageRank值。实验表明,本文提出的算法较传统的随机游走PageRank算法具有更好的稳定性,并在迭代次数较少时也能保持较高精度。     

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。     

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。     

基于随机游走的网络表示学习推荐算法

根据网络结构中的连接关系得到节点的向量表示,进而将节点的向量表示应用于推荐算法可有效提升其建模能力。针对推荐系统中的同质网络,提出结合随机游走的网络表示学习推荐算法。以DeepWalk算法为基础,在随机游走过程中根据节点重要性设定节点游走序列数,并设置终止概率以控制游走长度优化采样结果,在网络表示学习过程中将SkipGram模型融合节点属性信息,同时考虑上下文节点离中心节点的距离获得更准确的推荐结果。实验结果表明,该算法相比DeepWalk、Node2vec等算法具有更高的推荐准确度,并且较好地解决了冷启动问题。     

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筛选;然后在网络表示学习部分融合文本信息,引入注意力矩阵,对文本信息矩阵中的向量进行加权表示;最后将生成的节点向量应用于推荐系统.在实验部分,将所提算法与常见的3种算法在两个数据集上进行对比分析,并对所提算法进行了参数敏感性分析.实验结果表明所提算法在AUC评价指标上的性能优于另外3种算法,可见该算法在个性化推荐中的有效性.     

基于多权重相似度的随机漫步推荐算法

在传统个性化推荐算法的基础上,提出了一种基于多权重相似度的随机漫步推荐算法。为了解决传统协同过滤算法中忽略了社交网络、热门项目以及共同评分项目之间影响等问题,通过引入万有引力公式计算社交网络中的用户相似度,并对传统协同过滤算法中的相似度进行改进,采用权重因子结合这两者相似度,最后开拓性地结合随机漫步算法进行商品推荐。实验结果表明,提出的算法具有比其他推荐算法更好的推荐性能。     

基于图注意力网络表示学习的协同过滤推荐算法

针对传统的基于模型的协同过滤推荐算法未能有效利用用户与项目的属性信息以及用户之间与项目之间的关系结构信息, 本文提出一种基于图注意力网络表示学习的协同过滤推荐算法. 该算法使用知识图谱表示节点的属性特征信息和节点间的关系结构信息, 并在用户和项目的同质网络上进行节点的图注意力网络表示学习, 得到用户和项目的网络嵌入特征表示, 最后构建融合网络嵌入信息的神经矩阵分解模型获得推荐结果. 本文在Movielens数据集上与相关算法进行对比实验, 实验证明该算法能优化模型的推荐性能, 提高推荐的召回率HR@K和归一化折损累计增益NDCG@K.     

Social network-based service recommendation with trust enhancement

Given the increasing applications of service computing and cloud computing, a large number of Web services are deployed on the Internet, triggering the research of Web service recommendation. Despite of service QoS, the use of user feedback is becoming the current trend in service recommendation. Likewise in traditional recommender systems, sparsity, cold-start and trustworthiness are major issues challenging service recommendation in adopting similarity-based approaches. Meanwhile, with the prevalence of social networks, nowadays people become active in interacting with various computers and users, resulting in a huge volume of data available, such as service information, user-service ratings, interaction logs, and user relationships. Therefore, how to incorporate the trust relationship in social networks with user feedback for service recommendation motivates this work. In this paper, we propose a social network-based service recommendation method with trust enhancement known as RelevantTrustWalker. First, a matrix factorization method is utilized to assess the degree of trust between users in social network. Next, an extended random walk algorithm is proposed to obtain recommendation results. To evaluate the accuracy of the algorithm, experiments on a real-world dataset are conducted and experimental results indicate that the quality of the recommendation and the speed of the method are improved compared with existing algorithms.     

基于项目属性和项目度的BGPR算法

传统二部图投影和排序(BGPR)算法的推荐精度不高。为此,提出一种基于项目属性和项目度的BGPR算法。分析二部图投影和随机游走的特点,引入项目属性和项目度2个影响因子,通过对初始化向量和项目相似性的优化,设计个性化推荐算法。实验结果表明,该算法的推荐精度较高。     

结构-属性平衡图节点相似度测量算法

摘  要：节点相似度是图聚类算法的重要基础,在基于结构-属性图聚类现有方法中,由于传统图模型的限制,需要多次矩阵相乘来调整属性边的权值,算法执行效率低。为解决这一问题,提出了结构-属性平衡图的概念,并采用随机游走模型策略统一度量结构-属性平衡图GB中顶点间的相似度。与现有方法相比,该方法不但能测量直接相连的顶点之间的相似度,还可测量不直接相连而存在不同长度的路径的顶点之间的相似度,且没有增加原相似度矩阵的规模,节省了大量存储空间,提高了算法执行效率。     

PathRank: Ranking nodes on a heterogeneous graph for flexible hybrid recommender systems

We present a flexible hybrid recommender system that can emulate collaborative-filtering, Content-based Filtering, context-aware recommendation, and combinations of any of these recommendation semantics. The recommendation problem is modeled as a problem of finding the most relevant nodes for a given set of query nodes on a heterogeneous graph. However, existing node ranking measures cannot fully exploit the semantics behind the different types of nodes and edges in a heterogeneous graph. To overcome the limitation, we present a novel random walk based node ranking measure, PathRank, by extending the Personalized PageRank algorithm. The proposed measure can produce node ranking results with varying semantics by discriminating the different paths on a heterogeneous graph. The experimental results show that our method can produce more diverse and effective recommendation results compared to existing approaches.     

基于条件型游走二部图协同过滤算法

针对拥有少量评分的新用户采用传统方法很难找到目标用户的最近邻居集的问题,本文提出了一种条件型游走二部图协同过滤算法。该算法根据复杂网络理论的二部图网络,将用户-项目评分矩阵转换为用户-项目二部图,采用了条件型游走计算目标用户与其他用户之间的相似性。研究结果表明在同样的数据稀疏性情况下,本文提出的条件型游走二部图协同过滤算法在MAE和准确率都要优于其他两种传统的协同过滤算法,从而提高了算法的推荐精度;而且当训练值的比例很低时,即数据稀疏程度越大时,本文提出的推荐算法的对推荐质量的提高程度越大。     

基于隐藏标签节点挖掘的跨网络用户身份识别

随着各种社交网络不断涌现,以及针对社交网络的安全和商业应用的不断普及,跨网络用户身份识别成为当前的研究热点。针对现有的基于自中心网络环境算法(Ego-UI)对标签节点利用率不高的缺点,该文提出一种基于隐藏标签节点挖掘的跨网络用户身份识别算法(HLNM-UI)。该算法通过给待匹配节点添加社团聚类信息,将挖掘出的隐藏标签节点加入到自中心网络里,通过对潜在的关系信息加以利用,提高待匹配节点的辨识度,然后利用标签节点找寻最佳匹配,最后通过迭代运算实现全网络所有节点的身份识别。在多个人工随机网络和真实社交网络实验结果表明,该文提出的算法相比现有的基于自中心网络算法具有更高的召回率和F-1值。