大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),促使人類社會(huì)進(jìn)入到空前發(fā)達(dá)的信息時(shí)代,在享受豐富信息帶來(lái)的便捷的同時(shí),人們也受到了信息過(guò)載問(wèn)題的困擾,為此推薦技術(shù)作為一門獨(dú)立學(xué)科應(yīng)運(yùn)而生。雖然推薦技術(shù)在過(guò)去幾十年間得到了迅速發(fā)展,但是依舊有很多問(wèn)題亟待解決,如由歷史偏好數(shù)據(jù)稀疏導(dǎo)致的冷啟動(dòng),長(zhǎng)尾等問(wèn)題。社交網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展為推薦提供了可靠的數(shù)據(jù)支持,從而為解決冷啟動(dòng)問(wèn)題提供了幫助。為此,結(jié)合社交信息的推薦方法逐漸成為近年來(lái)的研究熱點(diǎn)。目前提出的融合社交信息的模型多是基于矩陣分解的框架構(gòu)建而成。然而,由于模型構(gòu)造的缺陷,已有社交推薦模型無(wú)法充分挖掘社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)信息,進(jìn)而導(dǎo)致推薦精度不高,冷啟動(dòng)問(wèn)題解決不充分等問(wèn)題。圖表示學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)為社交推薦研究提供了新思路。本文立足于圖表示學(xué)習(xí)算法,對(duì)結(jié)合社交信息的推薦模型進(jìn)行了深入的探討和研究,工作如下:首先,針對(duì)信任式社交網(wǎng)絡(luò),分別從全局角度和局部角度對(duì)用戶在網(wǎng)絡(luò)中的影響力進(jìn)行度量,通過(guò)融合全局和局部影響力重新定義用戶之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度。不同于其他方法,我們并不假定所有的社交信息都是有效的。通過(guò)對(duì)用戶歷史評(píng)分信息的挖掘,構(gòu)建了具有潛在相似品味的用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò),并利用該用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)對(duì)... 

【文章來(lái)源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１用戶物品行為關(guān)系圖??

圖２－２推薦列表??

其優(yōu)化本質(zhì)是通過(guò)迭代更新的方式得到更為合理的用戶及物品的特征向??量，在盡可能擬合己有歷史評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的同時(shí)對(duì)評(píng)分矩陣進(jìn)行填充，達(dá)到評(píng)分預(yù)測(cè)??的效果。其基本原理如圖２－４所示，??ｎ??—＾?「?丨???Ｊ??ｍ??－Ｉ?＼?Ｉ?＂?＊?｜?ｍ??ｎ??＊??????ｋ??圖２－４矩陣分解的基本原理示意??Ｆｉｇｕｒｅ?２－４?Ｔｈｅ?ｂａｓｉｃ?ｉｄｅａ?ｏｆ?ｍａｔｒｉｘ?ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ?ｍｏｄｅｌ．??矩陣分解方法的損失函數(shù)如下：??（２－５）??其中Ｇ和＇?分別表示用戶ｉ和物品ｊ的特征向量，第二項(xiàng)甽｜？７，．｜｜２＋｜＾｜）是??用于控制模型復(fù)雜度以防止過(guò)擬合的正則項(xiàng)。??通常情況下為了計(jì)算的高效性，采用交替迭代的方式對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化求解。??具體來(lái)說(shuō)，包括梯度下降（Ｇｒａｄｉｅｎｔ?Ｄｅｓｃｅｎｔ，?ＧＤ）、批量梯度下降（Ｂａｔｃｈ?Ｇｒａｄｉｅｎｔ??Ｄｅｓｃｅｎｔ，?ＢＧＤ）和隨機(jī)梯度下降法（Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ?Ｇｒａｄｉｅｎｔ?Ｄｅｓｃｅｎｔ，?ＳＧＤ）。其中隨機(jī)梯度??下降法因?yàn)檫m用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理，而被廣泛應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景中，其更新公??式為，??１１（＇＋１）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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