基于社交关系拓扑结构的冷启动推荐方法

• 作者: 刘宇鹏 张亚楠 曲明成
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 冷启动推荐 社交网络 图形模式匹配 最大熵
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 1001-1008
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 7224字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2016.05.026

摘要

针对冷启动用户仅有很少行为信息,很难为冷启动用户给出推荐的问题,提出基于比较社交网络中用户间社交关系拓扑结构的冷启动推荐方法.社交网络中包含多种可以反映用户偏好的社交关系,然而现有基于社交网络的冷启动推荐研究仅利用一种或者很少的社交关系,没有充分利用社交网络中的多种社交关系,很少考虑融合相异的社交关系,限制了在实际环境中对冷启动用户的推荐效果.由于社交关系在社交网络中的权重越大在推荐中的影响越大,为了给出准确的冷启动推荐,提出基于社交关系拓扑的相似用户发现方法(STSUM),基于最大熵原理融合社交网络中多种相异的社交关系,基于图形模式匹配为冷启动用户发现相似用户,给出推荐.在真实的网站中提取社交关系和用户数据,实验结果表明,STSUM可以有效地提高对冷启动用户的推荐效果且需要较少的训练集.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曲明成	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	21	96	5.0	9.0
2	刘宇鹏	哈尔滨理工大学软件学院	9	63	4.0	7.0
3	张亚楠	哈尔滨理工大学软件学院	2	23	2.0	2.0