本文關(guān)鍵詞：基于元路徑的對齊異構(gòu)社交網(wǎng)絡(luò)中的鏈路預(yù)測

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【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展、智能終端的普及以及多種社交平臺的出現(xiàn),人們會參與到不同種類的社交網(wǎng)絡(luò)中,這導(dǎo)致只研究一個社交網(wǎng)絡(luò)向用戶進行實體(用戶、商品、位置等)推薦的方法已不是最佳。近年來,研究領(lǐng)域出現(xiàn)了對齊異構(gòu)社交網(wǎng)絡(luò)(aligned heterogeneous social networks)這一網(wǎng)絡(luò)模型,該模型能夠建立多個社交網(wǎng)絡(luò)的連接,這使得利用多個社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行推薦變得可能。然而對齊異構(gòu)社交網(wǎng)絡(luò)的推薦或預(yù)測工作仍處于起步階段,僅限于少量種類的數(shù)據(jù)集和對應(yīng)的用戶-用戶鏈路預(yù)測和用戶-位置鏈路預(yù)測。另外現(xiàn)有研究考慮的特征或因素過于簡單,對于數(shù)據(jù)集中多種屬性的利用以及特征的處理和篩選并不成熟,預(yù)測空間較為局限,不適用于推薦場景,且預(yù)測結(jié)果不具有時間因果性。因此,本文提出部分對齊異構(gòu)社交網(wǎng)絡(luò)中的實體推薦問題,即用戶-實體的鏈路預(yù)測問題,主要分為以下研究內(nèi)容：第一,提出了一個基于元路徑特征的對齊異構(gòu)社交網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測框架。首先將該問題轉(zhuǎn)化為分類問題,并提出基于元路徑的自動化特征提取方法；通過定義邊權(quán)值的多種計算方法進一步擴展元路徑特征個數(shù),生成基于元路徑的初始特征集合；然后通過特征提取算法進行特征篩選,并生成最終的預(yù)測模型。第二,提出了兩階段逐步向前貪心的特征選擇算法。該算法設(shè)計時結(jié)合了計算復(fù)雜度低的過濾模型及性能指標(biāo)好的封裝模型的雙重優(yōu)勢,從全體特征中選取特征子集。實驗證明,該特征選擇方法較現(xiàn)有的特征選擇算法在計算時間、預(yù)測效果及模型復(fù)雜度上表現(xiàn)較好。第三,基于上述鏈路預(yù)測算法過程及關(guān)鍵步驟實現(xiàn)了對齊異構(gòu)社交網(wǎng)絡(luò)的實體推薦系統(tǒng),系統(tǒng)實現(xiàn)了對齊異構(gòu)社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)抓取、特征定義及生成、邊權(quán)值計算、特征計算、特征選擇算法以及模型生成,系統(tǒng)還設(shè)計了一個可視化界面以向用戶展示推薦結(jié)果。利用原型系統(tǒng),本文抓取了Foursquare和Twitter的數(shù)據(jù)集,并進行了Foursquare中用戶-用戶鏈路、用戶-位置鏈路以及Twitter中的關(guān)注者-被關(guān)注者鏈路的預(yù)測實驗。從最終建模的特征種類可以看出,除包含常見的時間、空間和二三度好友因素的元路徑特征之外,錨鏈路、流行度、標(biāo)簽以及權(quán)值的多種計算方法產(chǎn)生的元路徑特征都起著重要的作用。實驗通過Precision Recall、 F1值等指標(biāo)進行評價,證明本文的模型相對現(xiàn)有工作或者baseline具有較好的推薦效果。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.09

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本文編號：1305718