【摘 要】
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在网络技术和大数据技术快速发展的今天,互联网上出现形式多样的在线服务,在给用户带来便利的同时,也导致了数据量的激增。面对纷乱复杂的数据,推荐系统能够通过信息检索和信息过滤,为用户提供其感兴趣的内容和项目,在众多互联网领域得到快速发展和应用。然而,目前推荐系统仍然面临数据稀疏、推荐准确性偏低的问题。如何进行信息过滤、分析用户数据,从而为用户提供更有效的推荐项目,是当今个性化推荐算法的重要研究方向。本
【基金项目】
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天津市自然科学基金（19JCZDJC40000）; 科技部创新方法工作专项项目（2019IM020300）
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在网络技术和大数据技术快速发展的今天,互联网上出现形式多样的在线服务,在给用户带来便利的同时,也导致了数据量的激增。面对纷乱复杂的数据,推荐系统能够通过信息检索和信息过滤,为用户提供其感兴趣的内容和项目,在众多互联网领域得到快速发展和应用。然而,目前推荐系统仍然面临数据稀疏、推荐准确性偏低的问题。如何进行信息过滤、分析用户数据,从而为用户提供更有效的推荐项目,是当今个性化推荐算法的重要研究方向。本文聚焦于推荐算法研究中的重要技术及应用,通过引入用户社交网络信息缓解数据稀疏问题,同时挖掘项目相似关系和用户信任关系,得到融入更丰富信息的推荐算法以提高推荐准确度。本文主要研究内容如下:1、针对现有方法未能考虑用户潜在社交网络关系、项目相似性在面对不同项目时不能自适应变化的问题,提出一种融合社交网络和项目相似度的算法PMFSNIS。该方法基于融合社交网络的概率矩阵分解,利用评分数据构建潜在社交网络关系矩阵,对潜在社交关系矩阵进行分解,学习到表示用户潜在社交网络关系的低维潜在特征矩阵;利用数据集中的项目属性,构建项目属性相似性关系;最终将用户隐性社交关系、项目属性相似度关系集成到融合社交网络的概率矩阵分解模型中。在数据集Epinions上的实验表明,该算法的推荐性能相较于经典的协同过滤和只融入社交网络的算法有较大幅度提高。2、针对现有推荐方法未能挖掘项目深层的历史交互信息、难以获取用户受其信任朋友的影响力大小的问题,提出一种新的融合注意力机制和用户信任机制的深度推荐算法DRAAT。首先利用注意力机制定义了新的项目的属性偏好向量和项目的交互偏好向量,确定各自的权重系数后计算得出项目综合特征;其次构建用户信任机制并通过注意力机制融合用户信任关系和用户特征向量,获得用户综合特征;最后利用多层感知机将用户的综合特征、项目的综合特征、用户和项目的原始信息三者融合,得到融入丰富信息的评分预测算法。在数据集film trust和数据集Ciao上的实验表明,该算法拥有较为优越的推荐性能。
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