结合地点类别和社交网络的兴趣点推荐

随着互联网和全球定位技术的高速发展,基于位置的社交网络(location-based social network)不断涌现,鼓励用户通过签到的形式发布个人动态并实时分享地理位置。海量的签到数据为挖掘用户偏好提供了机会,有利于提供基于位置的服务,如兴趣点(point of interest)推荐。兴趣点推荐旨在通过分析用户历史出行记录来得到用户的位置偏好,从而在未来为用户推荐新的地点,同时也能帮助广告商精准地投放用户感兴趣的广告。地点类别往往能够精准地提炼出位置的上下文语义,而现有的兴趣点研究大多都直接去计算用户对地点的偏好,没有有效地结合类别信息。通过对社交网站Yelp的公开数据集进行分析,发现相比访问共同的地点,朋友之间更容易访问相同的类别。因此,考虑朋友间地点类别偏好关系比直接考虑用户间项目偏好的关系更为合适。文中提出一种结合地点类别和社交网络的兴趣点推荐算法CSRS,先从用户历史签到记录获取用户地点类别偏好,然后考虑朋友间的类别偏好差异性。在Yelp数据集上的实验结果表明,与其他算法相比,文中提出的算法在准确率和召回率指标上都取得了更好的结果。     

基于排序学习的连续兴趣点推荐

针对位置社交网络中连续兴趣点推荐系统面临的个性化偏好、数据稀疏性和签到行为的隐式反馈属性等挑战,提出一种基于排序学习的连续兴趣点推荐模型.本文使用三阶张量模型对用户的连续签到行为进行建模,并利用LBSNs中的地理信息定义用户访问兴趣点的地理距离偏好,最后使用基于排序学习的优化标准优化求解模型参数.在两个真实的LBSNs...     

一种基于混合相似度的用户多兴趣推荐算法

针对传统协同过滤推荐数据稀疏会影响推荐质量,以及项目最近邻居集的计算忽略用户多兴趣及提高推荐的准确度问题,该文采用混合模型改进了相似性度量计算,综合Pearson相关系数与修正余弦相似性,提出了一种基于混合相似度的用户多兴趣推荐算法.实验表明:该推荐方法的相似度计算更高效,不仅提高推荐准确率,而且使用户有更好的推荐体验.     

一个基于用户兴趣的blog推荐系统的设计

设计和实现了一个面向blog的兴趣挖掘和推荐系统blog-digger,该系统采用兴趣挖掘技术,主要根据用户在一定时间段对blog页面的浏览行为,判断出用户对blog网页的感兴趣程度,并采用文本分类技术对用户的兴趣进行挖掘,取得较好的兴趣挖掘结果.另外,结合页面重要度对网页进行排序,以确定最终推荐给用户的blog.实验表明该系统推荐的blog具有较高的主题内容相关.     

一种考虑兴趣偏好的Top-k众包开发者推荐方法

随着云开发技术的不断发展,以众包软件平台为代表的在线开发者社区成为软件工程领域一个新的研究热点.如何为平台中的任务发布者及时、准确地推荐开发者是具有现实意义的重要问题.本研究提出一种考虑兴趣偏好的Top-k众包开发者推荐方法,改变传统Top-k推荐列表的生成模式,有针对性地为任务推荐符合条件的开发者.首先结合平台丰富的...     

基于时空序列模式匹配的兴趣点推荐方法

兴趣点(point of interest,POI)是地理空间信息的重要组成部分,在基于位置的信息服务中被广泛使用.针对用户对兴趣点访问所产生的时空序列,利用闭合序列模式挖掘方法分析频繁模式,在此基础上根据用户当前所处位置或最近访问序列,通过序列分析进行时空序列模式匹配,并按照序列的匹配程度给出兴趣点推荐列表.实验结果...     

一种基于域推荐相似度的P2P信任模型

为了提高P2P系统中资源定位效率并保证资源下载质量,提出了一种基于域推荐相似度的P2P信任模型(DRSTrust).该模型充分考虑了节点兴趣和身份对信任计算的影响,通过划分兴趣域,以解决节点间因兴趣不对称而难以建立直接信任关系的问题.在兴趣域的基础上,根据域推荐相似度加权个体的域推荐度来计算节点的域服务信誉,并利用域服务信誉来刻画节点在特定兴趣域内的服务行为细节.然后,提出了服务相似度的概念,通过使服务行为最为相似的节点成为邻居来激励好节点贡献资源,同时将恶意节点排斥在网络边缘,从而有效提高了P2P系统中节点信任计算准确度.分析及仿真结果表明,在迭代的收敛速度、下载成功率以及模型的安全性等方面,DRSTrust均优于现有的信任模型.     

一种基于相似社团和节点角色划分的社交网络用户推荐方案

针对现有的社交网络用户推荐方案中主要考虑个体相似性问题以及节点角色无层次差别的问题,提出一种基于相似社团和节点角色划分的推荐方案。在传统的用户相似度计算基础上,从社团结构和属性两方面,综合考虑社团间联系的紧密程度和社团用户兴趣爱好相似程度,提出一种社团相似度的计算方法;其次,从用户节点所在的社团内部和外部2个维度度量节点间紧密度,并据此度量节点的社会影响力,进而将它们划分成不同角色,实现用户推荐的差异化。通过新浪微博真实社交数据对方案进行验证,实验结果表明,该方案适用于存在社团现象的社交网络层次化用户推荐,并具有良好的推荐效果。     

融合社交关系与代价敏感的兴趣点推荐算法

在基于位置的社交网络中,用户签到矩阵极其稀疏,采用排序学习技术进行兴趣点推荐是目前的热门研究方向.针对基于排序学习的兴趣点推荐模型存在精度不高、推荐列表忽略兴趣点的位置等问题,提出一种基于ListMLE的兴趣点推荐算法.基于推荐列表中兴趣点位置的关注度差异,将改进ListMLE算法应用到兴趣点推荐中;用户社交关系影响融...     

基于时空序列模式匹配的兴趣点推荐方法

兴趣点(point of interest,POI)是地理空间信息的重要组成部分,在基于位置的信息服务中被广泛使用。针对用户对兴趣点访问所产生的时空序列,利用闭合序列模式挖掘方法分析频繁模式,在此基础上根据用户当前所处位置或最近访问序列,通过序列分析进行时空序列模式匹配,并按照序列的匹配程度给出兴趣点推荐列表。实验结果表明,闭合序列模式挖掘与时空序列模式匹配相结合的方法能够有效地应用在兴趣点推荐中,有利于引导用户的兴趣点访问行为,从而提升位置服务的质量。     

一种结合用户相似度的社会化推荐算法

在对现有的概率矩阵分解算法研究的基础上,针对其中只使用评分信息来做预测存在较大误差的问题,提出了一种结合用户相似度的社会化推荐算法(SRUS).首先,以概率矩阵分解算法(PMF)为基础,结合用户相似度信息进行建模;其次,使用潜在特征空间将评分矩阵和相似度矩阵关联到一个统一的框架中;最后,对这2个矩阵进行矩阵分解,实现算法的优化推荐.将这一算法与PMF算法进行比较,实验表明,SRUS算法在数据稀疏性、冷启动和精确性方面具有更优的效果.     

融合位置信息和物品流行度的协同过滤算法

针对绝大多数用户消费习惯对地理位置的敏感性,以及推荐过程中的"长尾效应",提出融合位置信息和物品流行度的协同过滤算法。对传统的协同过滤算法作出2点改进:第一,将用户兴趣偏好与位置偏好相结合,提出一种新的基于地理位置的用户相似度计算方法;第二,在预测评分时,引入物品流行度权重,合理地调整流行物品和长尾物品的推荐期望值。使用Foursquare数据集作为实验数据集,与相关算法进行对比实验。结果表明,改进算法能有效提高推荐的精度和推荐结果的多样性。     

融合注意力机制的群组推荐研究

现有群组推荐方法在偏好融合时大多采用预定义策略,这种静态方法忽略了群组间用户的交互,难以对复杂的决策过程进行建模,从而影响推荐效果。针对该问题,提出了一种基于注意力机制的群组推荐方法,使用注意力机制获取群组中每个用户对其他用户的注意力权重,为群组选出一个决策者,以此来模拟群组中用户的交互,再根据用户的加权偏好为群组推荐项目。通过在CAMRa2011和MovieLens1M数据集上与基线方法的对比可知,该方法在命中率和归一化折扣累计增益方面都有较大提高。     

基于混合协同过滤的个性化推荐方法研究

针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏性和推荐范围问题,提出一种混合协同过滤推荐方法.该方法将两种传统算法结合,并综合考虑了项目标签属性等信息.首先利用基于项目的协同过滤算法生成预测评分,并替换原始用户-项目评分矩阵中的零值.其次利用基于用户的协同过滤算法计算填充后矩阵的用户相似度,以及预测评分并产生最终推荐.最后基于MovieLens数据集实验证明,该方法能够有效提高推荐精度,扩大推荐范围.     

基于加权谱分析的用户网络社团协作推荐方法

推荐技术是解决信息过载的一种有效方法.为将纷杂的网络世界中人的行为和信息服务粘合在一起,提出了基于网络社团的协作推荐方法.利用加权谱分析提高特征向量的社团划分贡献度,充分考虑社团内用户的评价风格,将社团内用户的评价值依照用户评价偏好进行了均一化处理,最后按项目相似度对目标项目的评价进行预测.实验结果表明该方法具有较好的推荐性能.     

面向大规模社交网络的潜在好友推荐方法

有效的潜在好友推荐是促进社交网络不断增长的重要途径,对于大规模社交网络环境下的复杂计算问题,文章提出了一种适用于大规模社交网络的潜在好友推荐方法,该方法首先将用户的潜在好友划分为"可能认识的"和"可能感兴趣的"2类,然后分别基于用户共同好友关系拓扑图和Profile文本相似性计算模型进行描述,最后基于MapReduce云计算模型对相关方法进行了设计实现。探讨了云计算环境下的潜在好友推荐系统框架设计、大规模用户共同好友关系拓扑图以及Profile文本相似性计算的方法,并通过实验以及应用实例验证了该方法的有效性以及可扩展性。     

基于社交网络的民航旅客偏好建模

从社会网络的视角,提出了一种旅客个体偏好与关系偏好相结合的建模方法.首先,从旅客的历史出行记录中,构建基于共同出行关系的旅客社会网络;然后,构建旅客个体偏好模型和旅客关系偏好模型;最后,基于旅客偏好模型给旅客推荐座位.在民航领域的一个真实的数据集上进行了实验,证明本文提出的偏好模型能够有机地将旅客个体偏好与关系偏好结合起来,较好地描述旅客对航班座位的偏好.