【摘 要】
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互联网时代信息爆炸增长,搜索引擎已经无法满足用户的需求。推荐系统通过分析用户历史行为预测用户的偏好,可以实现主动的个性化推荐。但当前推荐算法中仍存在数据稀疏和冷启动等问题影响推荐系统的性能。社交网络中存在用户行为信息和用户社会关系,考虑将社交网络应用到推荐算法中,能有效改善上述问题。因此,本文首先提取社交网络中的用户行为信息特征,然后提出一种社交网络中的矩阵分解推荐算法,主要研究内容如下:1.针对
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互联网时代信息爆炸增长,搜索引擎已经无法满足用户的需求。推荐系统通过分析用户历史行为预测用户的偏好,可以实现主动的个性化推荐。但当前推荐算法中仍存在数据稀疏和冷启动等问题影响推荐系统的性能。社交网络中存在用户行为信息和用户社会关系,考虑将社交网络应用到推荐算法中,能有效改善上述问题。因此,本文首先提取社交网络中的用户行为信息特征,然后提出一种社交网络中的矩阵分解推荐算法,主要研究内容如下:1.针对传统矩阵分解算法不易融合多种特征的问题,根据社交网络中数据特征,提出提取用户偏好特征的模型。利用社交网络中的用户社会关系和用户行为信息挖掘用户的行为特征,从社交网络拓扑结构和用户关键词等方面,对用户行为特征进行信息融合处理和动态重构,实现对用户潜在偏好特征的获取,用获取的用户特征信息完成推荐工作,有效解决了基础算法的不足。2.社交网络的发展,利用社交网络改进推荐系统成为一种常用方法。但社交网络中的用户个体存在的信息很少,可能存在数据稀疏的问题影响推荐精度。本文将适应性社交网络与低维目标函数相结合,充分考虑社交网络中用户与用户的关系,同时考虑到用户与物品的关系,充分挖掘社交网络中用户评论潜在特征信息和用户社会关系,提出了一种改进的随机梯度下降的矩阵分解模型,有效解决了一般推荐算法中出现的数据稀疏问题。在Epinions和Ciao数据集上,本文提出的社交网络中融合评论挖掘和社交关系矩阵分解推荐算法SNMF在RMSE上均有所降低,体现了较好的推荐性能。其中,在Ciao数据集上,本文提出的推荐算法在预测误差方面提高了 9.63%,在Epinions数据集上,本文提出的推荐算法在预测误差方面提高了 7.9%。图[25]表[3]参[66]
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