本文關(guān)鍵詞：協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)中的用戶博弈　出處：《計算機學(xué)報》2016年06期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：在以協(xié)同過濾算法為核心的推薦系統(tǒng)中,一個用戶能否獲得高質(zhì)量的推薦不僅取決于用戶自身是否積極地參與項目評分,還取決于其他用戶是否能提供足夠多的評分.由于對項目評分是需要付出成本的,理性的用戶總是希望以盡可能少的評分換取高質(zhì)量的推薦.該文用博弈論的方法對協(xié)同過濾系統(tǒng)中的用戶評分行為進行分析.考慮到一個用戶通常無法觀察到其他用戶的評分和得到的推薦,該文將用戶間的交互建模為不完全信息博弈,并引入"滿足均衡"的概念來分析該博弈.該文假定每個用戶都對推薦質(zhì)量有一個預(yù)期,當(dāng)所有用戶的預(yù)期都得到滿足時,博弈即達到均衡.針對所建立的博弈模型,該文設(shè)計了一種均衡學(xué)習(xí)算法,該算法允許用戶以逐漸增加評分數(shù)量的方式來尋找均衡策略.理論分析和仿真結(jié)果均表明,當(dāng)所有用戶對推薦質(zhì)量有著相似的預(yù)期時,所提算法可收斂到滿足均衡.這一分析結(jié)果可以為協(xié)作式系統(tǒng)中激勵機制的設(shè)計提供啟發(fā).
[Abstract]:In the recommendation system with collaborative filtering algorithm as the core, whether a user can get a high quality recommendation depends not only on whether the user himself actively participates in the project score. It also depends on whether other users are able to provide enough ratings, since scoring projects is costly. Rational users always want to exchange as few ratings as possible for high quality recommendations. This paper uses game theory to analyze the behavior of users in collaborative filtering systems, considering that a user is usually unable to observe it. His users' ratings and recommendations. In this paper, the interaction between users is modeled as incomplete information game, and the concept of "satisfying equilibrium" is introduced to analyze the game. It is assumed that each user has an expectation of recommendation quality. When all the users' expectations are satisfied, the game reaches equilibrium. In view of the established game model, this paper designs an equilibrium learning algorithm. The algorithm allows users to search for equalization strategies by gradually increasing the number of ratings. Theoretical analysis and simulation results show that when all users have similar expectations for recommendation quality. The proposed algorithm can converge to meet the equilibrium. This analysis result can provide inspiration for the design of incentive mechanism in cooperative systems.
【作者單位】： 清華大學(xué)電子工程系;中國傳媒大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61271267,61471025) 高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金(20110002110060)資助
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 法分析了協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)中的隱私保護問題.在1　引　言他們研究的博弈模型中,用戶向推薦服務(wù)器提供的評分向量被視為用戶的策略.為避免評分數(shù)據(jù)泄露作為一種有效的信息過濾手段,個性化推薦已隱私,用戶可向推薦服務(wù)器提供虛假評分,但這會降廣泛應(yīng)用于電子商務(wù)、視頻分享、在

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10 鄭婕;鮑海琴;;基于協(xié)同過濾推薦技術(shù)的個性化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺研究[J];科技風(fēng);2012年06期

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8 林麗冰;師瑞峰;周一民;李月雷;;基于雙聚類的協(xié)同過濾推薦算法[A];2008'中國信息技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)論壇論文集（一）[C];2008年

9 羅喜軍;王韜丞;杜小勇;劉紅巖;何軍;;基于類別的推薦——一種解決協(xié)同推薦中冷啟動問題的方法[A];第二十四屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（研究報告篇）[C];2007年

10 黃創(chuàng)光;印鑒;汪靜;劉玉葆;王甲海;;不確定近鄰的協(xié)同過濾推薦算法[A];NDBC2010第27屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集A輯一[C];2010年

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3 羅恒;基于協(xié)同過濾視角的受限玻爾茲曼機研究[D];上海交通大學(xué);2011年

4 薛福亮;電子商務(wù)協(xié)同過濾推薦質(zhì)量影響因素及其改進機制研究[D];天津大學(xué);2012年

5 高e，

本文編號：1370357