發(fā)布時間：2023-03-23 02:07

　　社會網絡是人們分享和交流知識的一種重要的媒介。以社會網絡為基礎,推薦系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的歷史喜好向其推薦可能感興趣的項目,解決“信息過載”和傳統(tǒng)信息檢索技術忽視用戶興趣偏好的問題,滿足不同用戶的個性化需求。推薦系統(tǒng)的核心是推薦方法。協(xié)同過濾是目前最廣泛使用的推薦方法,但是傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦方法面臨著數(shù)據(jù)稀疏性、冷啟動和易受攻擊等問題�，F(xiàn)實中,用戶常愿意接受信任朋友的推薦,據(jù)此,社會信任網絡被用來改進傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦方法,即為基于信任的協(xié)同過濾推薦方法。按信任來源不同,該方法又分為基于顯性信任和基于隱性信任兩種方法。其中,顯性信任是用戶手工標注的與其鄰居的信任關系；隱性信任是根據(jù)用戶的特征推理出的信任關系。然而,顯性信任獲取時用戶會耗費大量的時間和精力還會暴露隱私,使得信任匱乏,推薦受限；隱性信任的現(xiàn)存研究中考慮的用戶行為特征較少,忽視了信任傳遞等因素造成推理出的信任關系與真實情況差別較大,推薦效果不佳。 從顯性信任角度入手,為了緩解傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦方法的數(shù)據(jù)稀疏性、冷啟動和易受攻擊的問題,以及基于顯性信任推薦方法因可用信任信息較少造成推薦不準確的問題,本文提出了基于潛在社會信任模型的協(xié)...

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 推薦方法的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內容與結構
2 協(xié)同過濾與基于信任的推薦方法概述
    2.1 協(xié)同過濾推薦方法
    2.2 基于信任的推薦方法
        2.2.1 基于顯性信任的推薦方法
        2.2.2 基于隱性信任的推薦方法
3 基于潛在社會信任模型的協(xié)同過濾推薦方法
    3.1 研究動機與思路
    3.2 算法原理
    3.3 算法設計
        3.3.1 耦合信任
        3.3.2 共引信任
        3.3.3 基于相似興趣的信任
        3.3.4 實時的在線推薦
    3.4 數(shù)值實驗
        3.4.1 數(shù)據(jù)集
        3.4.2 評價指標
        3.4.3 實驗及結果分析
    3.5 本章小結
4 基于用戶行為特征分析的隱性信任協(xié)同過濾推薦方法
    4.1 研究動機與思路
    4.2 算法原理
    4.3 算法設計
        4.3.1 用戶對鄰居的隱性信任推薦模型
        4.3.2 用戶對項目的隱性信任推薦模型
        4.3.3 混合推薦模型
    4.4 數(shù)值實驗
        4.4.1 數(shù)據(jù)集
        4.4.2 評價指標
        4.4.3 實驗及結果分析
    4.5 本章小結
結論
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表學術論文情況
致謝



本文編號：3768058