發(fā)布時間：2018-01-26 08:38

  本文關(guān)鍵詞： 推薦系統(tǒng) 個性化 社交網(wǎng)絡(luò) 協(xié)同過濾 行為分析　出處：《南京理工大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：推薦系統(tǒng)是幫助用戶發(fā)現(xiàn)內(nèi)容、克服信息過載問題的有力工具,社交網(wǎng)絡(luò)是發(fā)布、傳播、接受信息的重要平臺,作為當(dāng)前學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的研究熱點,二者的結(jié)合是大勢所趨。 本文以社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)注對象推薦為任務(wù),對推薦系統(tǒng)和社交網(wǎng)絡(luò)的特性進(jìn)行了深入研究,主要工作如下： 1推薦系統(tǒng)的方法論綜述：對推薦系統(tǒng)研究中現(xiàn)有的理論和方法進(jìn)行了分類總結(jié),包括內(nèi)容過濾、協(xié)同過濾和社會化過濾等,并著重分析了評分預(yù)測問題中的主流算法。 2推薦算法結(jié)合排序?qū)W習(xí)：評分預(yù)測是推薦系統(tǒng)的一個基本問題,但實際應(yīng)用場景中更普遍的形式是TopN推薦�；�于評分預(yù)測問題中的多種建模方法,本文嘗試將排序?qū)W習(xí)應(yīng)用于這些模型,實驗結(jié)果表明推薦性能顯著優(yōu)于傳統(tǒng)評分模型。 3社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶興趣建模：社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶擁有眾多的異質(zhì)信息,如內(nèi)容信息、社交信息等,本文嘗試?yán)�用各種信息對用戶興趣進(jìn)行建模,并通過實驗分析了不同信息對反映用戶興趣的貢獻(xiàn)度。 4社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶行為模式分析與建模：推薦系統(tǒng)是通過分析用戶的歷史行為推測用戶興趣,因此大部分推薦系統(tǒng)的研究都集中于對用戶興趣進(jìn)行建模,針對用戶本身行為模式的建模研究相對較少。針對這一問題,本文提出了3類從不同角度對用戶行為進(jìn)行分析建模的方式,并嘗試與推薦模型結(jié)合,實驗結(jié)果表明融合行為模式可以有效地提高推薦系統(tǒng)的精度。
[Abstract]:Recommendation system is a powerful tool to help users find content and overcome the problem of information overload. Social network is an important platform for publishing, disseminating and receiving information. The combination of the two is the trend of the times. In this paper, the characteristics of recommendation system and social network are studied. The main work is as follows: 1 Summary of the methodology of recommendation system: the existing theories and methods in the research of recommendation system are classified and summarized, including content filtering, collaborative filtering and socialized filtering. The main algorithms of scoring prediction are analyzed. 2 recommendation algorithm combined with ranking learning: score prediction is a basic problem in recommendation system, but the more common form in practical application scenario is TopN recommendation. This paper attempts to apply ranking learning to these models. The experimental results show that the performance of recommendation is significantly better than that of traditional scoring model. 3 user interest modeling in social network: users in social network have a lot of heterogeneous information, such as content information, social information, etc. This paper attempts to use all kinds of information to model user interest. The contribution of different information to reflect user's interest is analyzed through experiments. 4user behavior pattern analysis and modeling in social network: recommendation system infer user's interest by analyzing user's historical behavior, so most of the research of recommendation system focuses on modeling user's interest. To solve this problem, this paper proposes three kinds of modeling methods to analyze user behavior from different angles, and try to combine with recommendation model. Experimental results show that the fusion behavior model can effectively improve the accuracy of the recommendation system.
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.3;TP393.092

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本文編號：1465188