本文關鍵詞：融合移動用戶社會化關系的協(xié)同過濾推薦方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《北京郵電大學》 2014年

融合移動用戶社會化關系的協(xié)同過濾推薦方法研究

胡勛  

【摘要】：移動互聯(lián)網的發(fā)展帶來了“信息過載”問題,推薦系統(tǒng)作為緩解“信息過載”的有效手段,在移動領域得到了廣泛的關注。在以用戶為主的服務中,利用推薦方法主動向移動用戶提供個性化的服務變得必不可少。協(xié)同過濾推薦方法是移動推薦的主要方法之一并被廣泛應用,其基本思想是利用與當前用戶相似的其他用戶的偏好進行預測推薦。由于社會化網絡中用戶之間的相互影響,關系用戶之間的偏好趨于相似,用戶的社會化關系被融入推薦方法中以提高推薦性能。本文針對融合移動用戶社會化關系協(xié)同過濾推薦方法中存在的一些關鍵問題進行了研究,主要貢獻如下： (1)提出一種融合項目特征及移動用戶信任關系的協(xié)同過濾推薦方法。傳統(tǒng)基于用戶的協(xié)同過濾推薦方法,利用與當前用戶相似用戶的偏好來預測當前用戶對未評價項目的偏好。用戶相似關系通�；谟脩糁g共同評價的項目來計算用戶之間的偏好相似關系,并沒有考慮用戶在非共同評價項目上的偏好對用戶相似關系的影響。特別當用戶評分稀疏時,用戶之間共同評價項目的數量會減少,在少量的共同評價項目上不能準確反映用戶之間的偏好相似關系。針對此問題,本文使用推土機距離方法來計算移動用戶之間的偏好相似關系。推土機距離方法考慮了移動用戶在共同評價項目上的偏好,同時利用項目之間的相似關系融合移動用戶在相似項目上的偏好來計算移動用戶之間的相似度。利用項目之間的相似關系,提出融合相似用戶在相似項目的偏好進行偏好預測。為緩解數據稀疏性的影響,提出融合信任用戶和相似用戶的偏好來進行預測。實驗結果表明,協(xié)同過濾推薦方法中融合相似項目來計算移動用戶之間的相似度、融合相似用戶在相似項目上的偏好及融合信任用戶進行偏好預測能提高協(xié)同過濾推薦方法的預測和推薦準確度。 (2)提出一種融合移動用戶信任關系的協(xié)同過濾推薦方法。由于信任用戶之間的社會影響,融入用戶信任關系的協(xié)同過濾推薦方法能提高推薦的準確性,而信任用戶之間的社會影響計算是否準確將直接影響推薦系統(tǒng)的性能�；谟脩粼诠餐u價項目上的偏好相似關系來計算信任用戶之間的社會影響,用戶之間的偏好相似關系是對稱的,而信任用戶之間的社會影響并不對稱,因此基于共同評價項目上的偏好相似性并不能準確計算信任用戶之間的社會影響。針對此問題,本文基于信息擴散機制和移動用戶信任之間的社會影響來選擇移動用戶之間存在影響的項目。同時為了緩解數據稀疏性的影響,利用信任用戶之間的相互影響預測移動用戶對未評價項目的隱式偏好,融合移動用戶的隱式偏好來選擇信任用戶之間存在影響的項目�；谶x擇的影響項目計算信任用戶之間的社會影響。并在公開數據集上對本文的方法進行了實驗驗證,實驗結果表明,本文提出的融合移動用戶信任關系的協(xié)同過濾推薦方法能獲得更好的預測準確度。 (3)提出融合移動用戶相似關系和信任關系的混合推薦方法。傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦方法利用相似用戶的偏好進行偏好預測,而融合移動用戶信任關系的協(xié)同過濾推薦方法,則利用信任用戶之間的相互影響進行偏好預測。移動用戶相似關系和移動用戶信任關系都有利于提高協(xié)同過濾推薦方法的性能,但在推薦時通常忽略其中一種關系。為進一步提高協(xié)同過濾推薦的性能,基于移動用戶相似關系和移動用戶信任關系,本文提出了四種混合推薦方法：基于特征擴展的混合方法、基于級聯(lián)的混合方法、基于元層次的混合方法及元層次混合和級聯(lián)混合的融合方法。在數據集上進行了推薦性能驗證,基于公開數據集的實驗結果表明融合移動用戶的相似關系及信任關系的協(xié)同過濾推薦方法能提高其推薦的性能。 (4)提出一種融合移動用戶組關系的組推薦方法。目前組推薦可以分為聚合模型方法和聚合預測方法,主要步驟包括：預測和聚合。利用推薦方法預測組中成員的個人偏好,再使用聚合策略將組中成員偏好聚合成組偏好并進行推薦；或使用聚合策略將組中成員聚合成組偏好,再基于組偏好利用推薦方法針對組用戶進行推薦。聚合模型方法使用聚合后的組用戶偏好進行偏好預測及推薦,容易造成組成員偏好信息的損失；而聚合預測方法在偏好預測時忽略了組關系對用戶偏好的影響。針對組推薦方法存在的問題,提出一種基于矩陣分解技術的融合組推薦方法,將移動用戶組關系融合到矩陣分解模型中,利用移動用戶組關系及組成員用戶偏好學習組用戶的偏好。同時考慮組成員用戶對組用戶偏好的不同影響,將組成員權重融入矩陣分解方法中。實驗結果表明,本文的方法與聚合模型和聚合預測組推薦方法相比,能向移動用戶提供更準確的組推薦。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

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