复杂网络环境下基于信任传递的推荐模型研究

针对推荐系统中普遍存在的数据稀疏和冷启动等问题,本文结合用户自身评分与用户的社会信任关系构建推荐模型,提出了一种基于信任关系传递的社会网络推荐算法（Trust transition recommendation model,TTRM）.该方法首先通过计算信任网络中节点的声望值与偏见值来发现信任网络中的不可信节点,并通过对其评分权重进行弱化来减轻其对信任网络产生的负面影响.其次,算法又利用朋友的信任矩阵对用户自身的特征向量进行修正,解决了用户特征向量的精准构建及信任传递问题.同时为了实现修正误差的最小化,算法利用推荐特性进行用户相似度计算并通过带有社会正则化约束的矩阵分解技术实现社会网络推荐.实验结果表明,TTRM算法较传统的社会网络推荐算法在性能上具有显著提高.     

一种改进的缓解推荐系统物品冷启动的方法

信息爆炸的时代,推荐系统越来越成为网民的依赖,它有效的解决了信息过载的问题,但是却没有解决推荐系统的冷启动问题。为了缓解新项目的冷启动问题,结合基于物品的协同过滤算法与决策树思想,这篇文章在孙等人的算法上做了改进,把算法的第一步替换为用显示的信任网络对用户做划分的方法。显示的信任网络,可以对用户做了更细致的分类,把信任网络添加到算法中,原算法便被改进为基于信任网络的推荐系统。改进后的算法不仅满足了一大部分用户的偏好与需求,而且使得系统用户更加依赖推荐系统。实验表明,利用显示的信任网络对新项目的推荐,其推荐结果的准确性比原算法高,推荐的结果也更加稳定。在评分个数分别为0,5,10的情况下,平均绝对误差比原算法的低了16.7%,21.6%,31.7%。     

混合协同过滤算法中用户冷启动问题的研究

在推荐系统中,用户冷启动问题是传统协同过滤推荐系统中一直存在的问题。针对这个问题,在传统协同过滤算法的基础上,提出一种新的解决用户冷启动问题的混合协同过滤算法,该算法在计算用户相似性时引入用户信任机制和人口统计学信息,综合考虑用户的属性相似性和信任相似性。同时,算法还在用户近邻的选取上做了一些改进。实验表明该算法有效缓解了传统协同过滤推荐系统中的用户冷启动问题。     

融合物品信息的社会化推荐算法

大多数社会化推荐算法仅考虑约束用户的特征向量并未限制物品的特征向量对推荐系统性能的影响,针对这一问题,提出了一种融合物品信息的社会化推荐算法。该算法先通过用户与物品的交互图构建物品相似性网络,在此基础上采用随机游走和SkipGram的方法构造出隐性物品相似性网络,再通过图神经网络的方法学习物品隐性相似性网络、社交网络和用户物品交互图,得到用户和物品编码的特征向量,最后在矩阵分解的基础上同时对用户和物品的特征向量做进一步约束,采用迭代更新的方式获取用户和物体最终的特征向量。为验证推荐算法的性能,在FilmTrust、Ciao和Douban数据集上进行实验验证。实验结果表明,所提出的ISGCF算法与经典的推荐算法相比,推荐效果更好,有效地缓解了冷启动问题。     

基于信任计算和矩阵分解的推荐算法

基于矩阵分解的推荐算法普遍存在数据稀疏性、冷启动和抗攻击能力差等问题.针对上述问题,文中提出信任加强的矩阵分解推荐算法.首先,借鉴社会心理学中的信任产生原理,提出基于用户信誉度的信任扩展方法,缓解信任数据的稀疏性问题.然后,基于社交同质化原理,利用信任用户对评分矩阵分解过程中的用户潜在因子向量进行扩展,解决评分数据的稀疏性和新用户的冷启动问题.同时,利用信任关系对目标优化函数进行规格化约束,提高评分预测的准确性.基于通用测试数据集Epinions的实验表明,文中方法在推荐性能方面具有明显改善,可以有效解决数据稀疏性问题和冷启动问题.     

基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法

传统协同过滤算法存在严重的数据稀疏和冷启动问题。利用社交网络中的丰富信息为解决传统协同过滤算法的数据稀疏和冷启动带来了契机。然而,传统基于社交网络的协同过滤算法仅利用粗粒度、稀疏的用户信任关系来改进传统协同过滤算法,即用0或1表示用户之间信任程度。另外,传统基于社交网络推荐算法仅仅集成用户之间显式信任关系,而忽略用户之间隐式的信任关系。本文提出一种基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法,即利用图嵌入模型技术学习社交网络中用户的低维特征表示,并根据用户的低维特征表示推导用户之间细粒度的信任关系。最后,根据信任用户和相似用户对目标物品的评分权重预测用户对目标物品的评分。在真实数据集上的实验结果表明,基于图嵌入模型的协同过滤算法的性能优于传统的协同过滤算法。     

基于信任环的用户冷启动推荐

近年来,为了解决推荐系统的用户冷启动问题,信任推荐技术得到了长足发展。然而,传统的信任推荐技术在处理信任关系上比较粗糙。基于信任环的推荐思想严格控制了信任度对推荐结果的影响。实验结果表明,该方法能有效解决用户冷启动问题,并提高推荐的准确率。     

基于社交信任和标签偏好的景点推荐方法

针对现有的景点推荐算法在处理用户关系时忽视了用户隐性信任和信任传递问题,以及当用户处于新城市时由于缺乏用户历史记录无法做出准确推荐的情况,本文提出一种综合用户信任关系和标签偏好的个性化景点推荐方法.在仅仅考虑用户相似度时推荐质量差的情况下引入信任度,通过挖掘用户隐性信任关系解决了现有研究在直接信任难以获取时无法做出推荐的情况,有效缓解了数据稀疏性和冷启动问题.同时在用户兴趣分析过程中将景点和标签的关系扩展到了用户、景点和标签三者的相互关系,把用户的兴趣偏好分解成对不同景点标签的长期偏好,有效地缓解了缺乏用户历史游览记录时推荐质量不佳的问题.通过在Flickr网站上收集的数据进行实验验证,结果表明本文提出的混合推荐算法有效地提高了推荐精度,在一定程度上缓解了冷启动和新城市问题.     

融合信任隐性影响和信任度的推荐模型

现有一些方法通过结合传统推荐技术和社交信息,缓解推荐系统中的冷启动问题,但由于可用的社交信息较少,效果不佳.因此,文中提出融合信任隐性影响和信任度的推荐模型,在引入社交信息中信任关系的前提下,不仅考虑用户在信任关系中的显式行为数据,还考虑信任关系的隐性影响(如被信任用户的潜在特征向量),用于获取冷启动用户的偏好特征,有...     

协同过滤算法中冷启动问题研究

为了解决传统协同过滤算法的冷启动问题,提高算法的推荐质量,本文针对协同过滤算法中的冷启动问题进行研究,提出了两种改进的算法.新用户冷启动：融合用户信息模型的基于用户的协同过滤算法;新项目冷启动：采用层次聚类的基于项目的协同过滤算法.将新算法在网络开源数据集MovieLens上进行实验验证,比较改进算法和传统算法在查全率和查准率上的差异,结果表明改进算法能够有效地提高算法的推荐质量,缓解新用户和新项目的冷启动问题.     

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.     

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。     

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。     

基于改进聚类和矩阵分解的协同过滤推荐算法

大数据背景下,对于传统的协同过滤推荐算法在电子商务系统中的数据稀疏性、准确性不高、实时性不足等问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。该算法首先通过矩阵分解实现对原始数据的降维及其数据填充,并引入了时间衰减函数预处理用户评分,用项目的属性向量来表征项目,用用户的兴趣向量来表征用户,通过k-means聚类算法对用户和项目分别进行聚类;然后使用改进相似性度量方法在簇中查找用户的最近邻和项目推荐候选集,产生推荐。实验结果表明,该算法不仅可以有效解决数据稀疏和新项目带来的冷启动问题,而且还可以在多维度下反映用户的兴趣变化,推荐算法的准确度明显提升。     

基于链路预测的有向互动影响力和用户信任的推荐算法

针对传统推荐算法存在忽视社交网络结构紧密强度对用户信任传递的影响和缺乏社交心理解释等问题,提出基于链路预测的有向性互动影响力和用户信任的推荐算法。首先利用融合用户偏好行为和社交圈的综合相似度识别出目标用户的相似朋友圈;其次通过结合节点引力指数和有向性影响因子获得目标用户之间的有向性互动影响力,再利用由有向性互动影响力和用户评分信任而得的综合用户信任值在目标用户的相似朋友圈中寻找出值得信任的相似用户集合,有效提高了推荐的精确性,最后产生推荐。结果表明,所提的推荐方法较之前的社会网络推荐算法在性能上具有显著提高。     

融合信任关系与评论文本的矩阵分解推荐算法

针对推荐系统中用户评分数据稀疏所导致推荐结果不精确的问题,本文尝试将用户评分、信任关系和项目评论文本信息融合在概率矩阵分解方法中以缓解评分数据稀疏性问题.首先以共同好友数目及项目流行度改进皮尔逊用户偏好相似程度并将其作为用户间的直接信任值,然后考虑用户间信任传播过程中所有路径的影响构建新的信任网络;其次通过BERT预训练(Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding)模型提取项目的评论文本向量,构造项目的评论文本特征矩阵;最后基于概率矩阵分解(Probabilistic Matrix Factorization,PMF)模型融合用户的评分数据、用户的信任关系以及项目的评论文本信息进行推荐.通过不断的理论分析并在真实的Yelp数据集上进行实验验证,均表明本文算法的有效性.     

结合概率矩阵分解的混合型推荐算法

针对社交网络推荐系统中存在的数据稀疏、冷启动等问题,提出了一种结合特征传递和概率矩阵分解（TPMF）的社交网络混合型推荐算法。以概率矩阵因式分解（PMF）方法作为推荐框架,不仅考虑了用户信任网络,还结合推荐项目之间的关联关系、用户项目评分矩阵和自适应权重来权衡个人潜在特征和社交潜在特征对用户的影响程度。将社交网络中用户间的信任特征传递引入推荐系统中作为推荐的有效依据。实验结果表明,与基于用户的协同过滤（UBCF）、TidalTrust、PMF和SoRec算法相比,TPMF的平均绝对误差（MAE）直接相减后降低了4.1%到20.8%,均方根误差（RMSE）降低了3.3%到18.5%。在冷启动问题中,与上述四种算法相比,TPMF的平均绝对误差相减后降低了1.6%到14.7%,均方根误差降低了约1.2%到9.7%,能有效缓解冷启动问题,提高算法的鲁棒性。     

融合社会标签与信任关系的社会网络推荐方法

针对推荐系统中普遍存在的数据稀疏和冷启动等问题,本文将标签与基于信任的社交推荐方法相结合,提出了一种融合社会标签和信任关系的社会网络推荐方法。该方法利用概率因式分解技术实现了社会信任关系、项目标记信息和用户项目评分矩阵的集成。从不同维度出发,实现了用户和项目潜在特性空间的互连。在此基础上,通过概率矩阵因式分解技术实现降维,从而实现了有效的社会化推荐。在Epinions和Movielens数据集上的实验结果表明本文所提出的方法优于传统的社会化推荐和社会标签推荐算法,特别是当用户评分数据较少时该算法的优越性体现得更好。