文章目录

1 引言

2 准备知识

2.1 符号介绍与问题定义

2.2 基于社交信息的用户重叠社区检测

2.3 截断奇异值分解方法

3 融合社交信息的局部潜在空间推荐

3.1 全局和局部奇异值分解

3.2 局部潜在空间推荐模型

4 实验

4.1 实验数据集

4.2 实验设置

    4.2.1 评价指标

    4.2.2 对比方法

4.3 实验结果与相关分析

    4.3.1 参数对实验的影响

    4.3.2 模型分析

    4.3.3 与其它方法的比较

5 结束语

文章摘要:随着社交网络的发展,越来越多的研究利用社交信息来改进传统推荐算法的性能,然而现有的推荐算法大多忽略了用户兴趣的多样化,未考虑用户在不同社交维度中关心的层面不同,导致推荐质量较差。为了解决这个问题,提出了一种同时考虑全局潜在因子和不同子集特定潜在因子的推荐方法LSFS,使得推荐过程既考虑了用户共享偏好又考虑了用户在不同子集中的特定偏好。考虑到参与到不同社交维度的用户对不同的项目感兴趣,首先根据用户的社交关系将用户划分到不同的子集中;其次通过截断奇异值分解技术建模用户对项目的评分,其中全局潜在因子捕获用户共享的层面,而不同用户子集的特定潜在因子捕获用户关心的特定层面;最后,结合全局与局部潜在因子预测用户对未评分项目的评分。实验结果表明该方法可行且有效。

文章关键词:

项目基金:国家自然科学基金(61762078,61363058,61802404),

论文作者:魏云鹤¹ 姜彦斌¹ 宿云¹ 

作者单位:1. 西北师范大学计算机科学与工程学院 

论文分类号: TP391.3

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