互聯(lián)網(wǎng)時代的來臨誕生了許多種類繁多的社交應(yīng)用軟件,極大地提高了人們的生活水平。這些社交軟件的規(guī)模隨著信息技術(shù)的發(fā)展不斷擴大,形成了一個個大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)如QQ、脈脈、微博等,積累了海量具有豐富意義的數(shù)據(jù)。如何在這些海量數(shù)據(jù)中進行一些社交網(wǎng)絡(luò)分析任務(wù)去挖掘潛在的社會價值和商業(yè)價值,是當(dāng)前亟待解決的問題。社交網(wǎng)絡(luò)嵌入學(xué)習(xí),即將社交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點嵌入到低維空間中,是社交網(wǎng)絡(luò)分析任務(wù)中一個基礎(chǔ)問題。盡管目前有許多方法嘗試去解決這個問題,但大多數(shù)方法都只考慮了兩個節(jié)點之間的淺層關(guān)系,而忽略了捕捉用戶之間的多重、語義豐富的社會關(guān)系。為此,本文將這種社會關(guān)系定義為多路徑關(guān)系,并提出一種保留多路徑關(guān)系的社交網(wǎng)絡(luò)嵌入方法。該方法基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架,并同時融合了形成多路徑關(guān)系的兩個關(guān)鍵因素,即網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和節(jié)點屬性。同時,社交網(wǎng)絡(luò)也在推薦系統(tǒng)上產(chǎn)生新的應(yīng)用場景,即社交推薦系統(tǒng)。結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)和商品產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù),可以為商品推廣以及用戶尋找感興趣的商品帶來極大幫助。然而,大多數(shù)社交推薦技術(shù)只依賴于用戶的直接朋友或預(yù)先設(shè)定的元路徑模式,而沒有充分利用社交推薦系統(tǒng)上的類別偏好信息和評分偏好信息�；诖�,本文利用異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)... 

【文章來源】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)安徽省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１．?ＳＤＮＥ的模型結(jié)構(gòu)??

＼??圖３．１．社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間多路徑關(guān)系示例??以圖３．１所示社交網(wǎng)絡(luò)為例：網(wǎng)絡(luò)中有７個節(jié)點，每個節(jié)點都有來自屬性集??｛足球，學(xué)術(shù)，旅行｝中的一個或者多個屬性。例如，節(jié)點（學(xué)術(shù)和足球）和％??（旅行和足球）都分別有兩個屬性。從圖中可以看出，節(jié)點＾和竹之間存在５條??１５??

稱為ＢＭＲＵ，來建模這種關(guān)系。??在介紹ＢＭＲＵ之前，本節(jié)首先詳細介紹其單向版本ＭＲＵ。ＭＲＵ的示意圖??如圖３．４所示。具體地，節(jié)點％的第ｊ＇個關(guān)系模塊ｇ通過部分地傳播上一個節(jié)點??關(guān)系模塊，并添加一個候選關(guān)系模塊與來更新：??４＝１＾４－１＋４４?（３．５）??其中Ｗ和ｇ分別為傳播門和輸入門，它們共同決定了一個關(guān)系模塊如何被更??新。正如在第３．２節(jié)的分析，當(dāng)關(guān)系在兩個節(jié)點之間傳播時，它依賴于這兩個節(jié)??點。因此，不同于ＬＳＴＭ和ＧＲＵ，ＭＲＵ的傳播門和輸入門取決于￥（叫）??和?Ｃｊ＿ｉ：??ｐｉ?＝?ａ（Ｗｐ＾（ｖｉ－ｉ）?＋?Ｕｐ＾（ｖｉ）?＋?ＶｐＣ＾ｙ?（３．６）??ｚｌ?＝?ａ｛Ｗｚ＾｛ｖｉ－ｘ）?＋?Ｕｚ＾｛ｖｉ）?＋?ＶｚＣｉ－ｉｙ?（３．７）??其中?ａ?是?ｓｉｇｍｏｉｄ?函數(shù)，ＶＫＰ，?％，Ｃ４?ｅ?Ｒｄｘｄ?是權(quán)重矩陣，１／ｐ，１４?ｅ?Ｒｄｘｄ?是對??角矩陣。候選關(guān)系模塊ｇ計算如下：??ｃ｛?＝?ｔａｎｈ（Ｗｃ￥（ｖｊ）?＋?ＶｃＣ＾）３?（３．８）??２１??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]大規(guī)模復(fù)雜信息網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí):概念、方法與挑戰(zhàn)[J]. 齊金山,梁循,李志宇,陳燕方,許媛.  計算機學(xué)報. 2018(10)
[2]個性化推薦系統(tǒng)綜述[J]. 王國霞,劉賀平.  計算機工程與應(yīng)用. 2012(07)



本文編號：3573324