隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)與互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析成為了數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一個(gè)重要研究課題。大量社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的相關(guān)研究都集中在同質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)上,但隨著互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)信息逐漸多樣化,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的研究重點(diǎn)逐漸轉(zhuǎn)向異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò),很多數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)(如分類(lèi)、聚類(lèi)、排序和相似性度量等)都利用了異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)來(lái)整合多種異質(zhì)信息。另外一方面,隨著互聯(lián)網(wǎng)上用戶行為數(shù)據(jù)的大量積累,推薦也成為了一個(gè)非常重要的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。推薦系統(tǒng)可以幫助用戶找到自己感興趣的物品,有效地緩解了互聯(lián)網(wǎng)上信息過(guò)載問(wèn)題�，F(xiàn)實(shí)的推薦系統(tǒng)包含了多種類(lèi)型的對(duì)象(如電影推薦系統(tǒng)中的用戶、電影、演員和興趣小組等)以及對(duì)象間豐富的關(guān)系連接,這些不同的對(duì)象和關(guān)系構(gòu)成了一個(gè)異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)。然而,常規(guī)的異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)并沒(méi)有考慮到連接上的屬性值。在推薦系統(tǒng)中,用戶對(duì)物品的評(píng)分(通常取值為1-5)正是用戶與物品關(guān)系上的屬性值,這導(dǎo)致了被廣泛應(yīng)用的元路徑也無(wú)法準(zhǔn)確地捕獲對(duì)象間的語(yǔ)義關(guān)系。此外,如何利用異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)對(duì)多種信息進(jìn)行整合,并為用戶學(xué)習(xí)到個(gè)性化且有區(qū)分度的信息偏好,也是本文需要解決的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題,本文的貢獻(xiàn)主要分為三個(gè)部分。第一,本文提出了帶權(quán)值的異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)和帶權(quán)元路徑等概念,通過(guò)引入具有區(qū)分度的連接屬性值,更精細(xì)地描述了路徑的語(yǔ)義。此外,本文提出了帶權(quán)元路徑下的相似性計(jì)算策略,使得原有的相似性度量方法經(jīng)過(guò)修改后可以應(yīng)用到帶權(quán)元路徑上來(lái)。第二,本文提出了一個(gè)基于語(yǔ)義路徑的個(gè)性化推薦算法SemRec,更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)用戶對(duì)物品的評(píng)分。通過(guò)設(shè)置不同的元路徑,SemRec不僅可以靈活地整合異質(zhì)信息,還可以學(xué)到有區(qū)分度的、個(gè)性化的權(quán)重來(lái)表達(dá)用戶對(duì)不同語(yǔ)義路徑的偏好。通過(guò)在三個(gè)現(xiàn)實(shí)的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),可以看到SemRec利用帶權(quán)元路徑整合信息,從而獲得更好的推薦效果。此外,大量的實(shí)驗(yàn)證實(shí)了了帶權(quán)元路徑的優(yōu)勢(shì)。最后,作者根據(jù)SemRec推薦方法設(shè)計(jì)了一個(gè)電影推薦原型系統(tǒng),該系統(tǒng)利用SemRec學(xué)到的個(gè)性化路徑偏好權(quán)重對(duì)推薦結(jié)果給出合理的推薦解釋。
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3

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本文編號(hào)：2386637