本文關(guān)鍵詞： 興趣點(diǎn) 推薦 興趣圈 社會(huì)關(guān)系 冷啟動(dòng)　出處：《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》2017年02期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：隨著帶有GPS定位功能的智能手機(jī)越來(lái)越普遍,人們喜歡分享他們的地理位置或者通過(guò)評(píng)論某個(gè)地方的商品從而留下用戶的足跡,這引發(fā)了以共同的興趣點(diǎn)(POIs)為中心,基于地理位置信息的社交網(wǎng)絡(luò)研究(location based social network,LBSN).社交網(wǎng)絡(luò)中的一類(lèi)典型應(yīng)用是推薦系統(tǒng),而推薦系統(tǒng)中最常見(jiàn)的問(wèn)題是冷啟動(dòng),即在用戶很少點(diǎn)評(píng)商家或分享評(píng)論時(shí)如何為他推薦感興趣的商家.為解決冷啟動(dòng)問(wèn)題,提出了一種在社交網(wǎng)絡(luò)中基于興趣圈的社會(huì)關(guān)系挖掘推薦算法.興趣圈是由所有訪問(wèn)某一類(lèi)別商品的用戶群及他們之間的社會(huì)關(guān)系構(gòu)成的社交聯(lián)系,不同的用戶訪問(wèn)同一類(lèi)別商品表明他們對(duì)此類(lèi)別具有相似興趣.該方法在傳統(tǒng)矩陣分解模型的基礎(chǔ)上考慮不同的興趣圈上的社會(huì)關(guān)系,使用的社會(huì)關(guān)系包括朋友關(guān)系(顯性關(guān)系)和相關(guān)專家(隱性關(guān)系),并用它們作為規(guī)則化項(xiàng)來(lái)優(yōu)化矩陣分解模型.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集來(lái)自第5屆Yelp挑戰(zhàn)賽和自己爬取的Foursquare數(shù)據(jù)集,提出的方法與已有模型進(jìn)行了充分的實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析,結(jié)果表明,我們的模型特別是在解決冷啟動(dòng)問(wèn)題方面優(yōu)于多種現(xiàn)有的方法.
[Abstract]:As with GPS positioning function of intelligent mobile phone is becoming more and more common, people love to share their location or through comment somewhere goods leaving the user footprint, this led to the common point of interest (POIs) as the center, geographic location information based on the social network (location based social network, LBSN). A typical application in social network is the most common recommendation system, recommendation system is the problem of cold start, the users rarely comment or comment on how to share business as he recommended a business interest. To solve the cold start problem, put forward a kind of interest in social networks based on social circle the relationship between mining recommendation algorithm. Interest group is composed of all access to a category of users and their social relations, social contact, different users visit the same category of commodities that they This category has similar interests. Taking into account of the different interest circle of social relations based on traditional matrix decomposition model, the use of social relations include friends (explicit relation) and experts (relation), and they are used as the regularization term to optimize matrix decomposition model. The experimental data set from fifth the Yelp challenge and himself taken from the Foursquare data set, the proposed model and method are analyzed, experimental results show that the full comparison, our model especially in existing methods to solve the cold start problems better than many.

【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;科大訊飛股份有限公司大數(shù)據(jù)研究院;武漢理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;溫州大學(xué)甌江學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61202171) 浙江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(LY15F020020) 國(guó)家“八六三”高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃基金項(xiàng)目(2015AA015403)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： This work was supported by the National Natural Science Foundation of China(61202171),the Natural Science Foundation ofZhejiang Province(LY15F020020),and the National High Technology Research and Development Program of China(863Program)(2015AA015403).(xi

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6 梁莘q，

本文編號(hào)：1443587