基于语义位置和区域划分的兴趣点推荐模型

针对现有的位置社交网络研究工作对兴趣点相关的用户语义位置信息挖掘不够充分,且大多推荐算法忽略了兴趣点所在区域对推荐结果的影响,提出了一种新型兴趣点推荐模型（USTTGD）。首先采用分割时间的潜在狄利克雷分配主题模型（latent Dirichlet allocation,LDA）,基于签到记录中的语义位置信息挖掘时间主题下的用户时间偏好,然后将兴趣点所处区域划分为网格,以评估区域影响;接着应用边缘加权的个性化PageRank（edge-weighted personalized PageRank,EwPPR）来建模兴趣点之间的连续过渡;最后将用户时间偏好、区域偏好和连续过渡偏好融合为一个统一的推荐框架。通过在真实数据集上实验验证,与其他传统推荐模型相比,USTTGD模型在准确率和召回率上有了显著的提升。     

基于综合信任的社会化混合推荐算法

推荐系统是处理信息过载问题的重要手段,现有的基于信任网络推荐算法没有充分挖掘用户信任关系信息,影响推荐效果。提出了综合评估信任（CETrust）的模型,该模型综合考虑了用户间的直接信任和间接信任等因素。结合推荐项目的特征属性信息,集成到概率矩阵的因式分解模型中推荐。实验表明,新提出的推荐算法（H-CETrust）推荐精度高于现有推荐算法的推荐精度。     

融合情感极性与信任函数的虚假评论检测方法

在线评论是用户判断商品质量的一个依据。虚假评论严重影响了消费者的购买行为,现有的虚假评论检测方法从文本出发,忽略了评分的虚假性,评分通常是不精确和不确定的,对虚假评论检测效果不佳。提出融合情感极性与信任函数的虚假评论检测方法(EP-BFRD),利用信任函数处理给定评论者评分中的不确定性和不准确性,考虑与其他评分者提供的评分的相似性,以检测误导性,并判断评论文本情感极性与评分一致性。综合考虑信任函数处理的结果以及评分与文本情感一致性的结果来判断评论的虚假性。在一个真实的数据库上进行实验,实验表明该方法可有效解决虚假评论检测问题。     

结合信任度和项目关联的混合推荐算法

推荐系统是大数据时代处理信息过载问题的重要手段,传统的推荐算法的准确性和可靠性相对较低。针对用户和项目冷启动问题,提出一种基于概率矩阵分解的混合型推荐算法(HR-TP),先从用户的评分角度挖掘用户的信任关系,再利用标签上下文根据用户特征测量项目间的关联关系,然后融合到概率矩阵模型中进行推荐。实验表明,本文提出的算法在推荐精度上对比常规方法取得了很好的效果。