移动通信网中基于用户社会化关系挖掘的协同过滤算法

该文面对移动通信网中个性化服务推荐问题,结合社会化网络分析方法提出一种基于移动用户社会化关系挖掘的协同过滤算法。利用移动通信网中所形成社会化网络,预测潜在的社会化网络关系,并按关系紧密程度找到相似用户;然后结合基于用户评分相似度计算发现的最近邻用户,找到最相似的用户集合,进行移动用户偏好预测和推荐,有效地缓解数据稀疏性。仿真数据集和公开数据集实验表明了该算法在预测移动用户偏好和提高推荐精确度方面的可行性和有效性。     

基于移动用户上下文相似度的协同过滤推荐算法

该文面向移动通信网络领域的个性化服务推荐问题,通过将移动用户上下文信息引入协同过滤推荐过程,提出一种基于移动用户上下文相似度的改进协同过滤推荐算法。该算法首先计算基于移动用户的上下文相似度,以构造目标用户当前上下文的相似上下文集合,然后采用上下文预过滤推荐方法对移动用户-移动服务-上下文3维模型进行降维得到移动用户-移动服务2维模型,最后结合传统2维协同过滤算法进行偏好预测和推荐。仿真数据集和公开数据集实验表明,该算法能够用于移动网络服务环境下的用户偏好预测,并且与传统协同过滤相比具有更高的推荐精确度。     

基于多社交数据源的协同推荐方法研究

协同过滤推荐作为一种有效的推荐方法,普遍存在数据稀疏性和冷启动问题,利用社交网络的多项数据源对协同推荐方法进行了改进.为了克服评分矩阵的稀疏性问题,提出结合用户评分相似度和用户信任度选择推荐邻居,同时对用户相似度计算进行了改进;提出了一种简单有效的信任推理方法,能够识别出用户间隐含的间接信任关系,进一步缓解了数据稀疏性问题;为了解决推荐系统的冷启动问题,提出综合利用项目的类型属性信息和领域专家信息进行联合推荐.实验结果表明,提出的改进策略非常有效,在精度和召回率方面都较已有方法具有明显改善.     

基于随机游走和多样性图排序的个性化服务推荐方法

针对传统服务推荐算法由于数据稀疏性而导致推荐准确性不高,以及推荐结果缺乏多样性等缺陷,提出基于随机游走和多样性图排序的个性化服务推荐方法（PRWDR）.在分析直接相似关系稀疏性的基础上提出带权重的随机游走模型,通过在用户网络上进行随机游走来挖掘更多的相似关系;基于所有相似用户预测服务的QoS值,并给出服务图模型构建方法,以过滤大量性能过低的候选服务;提出最优节点集合选取策略,利用贪婪算法得到兼具推荐准确性和功能多样性的服务推荐列表.在公开发布的数据集上进行实验,并与多个经典算法进行比较,验证了本算法的有效性.     

基于二分网络的用户聚类电影推荐系统构建

针对已经存在的推荐算法中数据的稀疏性问题,提出一种基于聚类算法的二分图信任网络构造算法,通过聚类技术把项目评分相似的用户聚集起来,形成若干个用户群组,在每个群组内部通过二分图建立连接,利用信任机制在群组内部和群组间建立连接,进而构造出推荐系统.实验是在MovieLens数据集上进行的,采用平均绝对误差(MAE)为评测指标,验证了方法的有效性,从而得出该系统使得数据稀疏性对最终推荐结果的负面影响变小.     

基于混杂社会网络的个性化Web服务推荐方法

为了缓解Web服务推荐中存在的冷启动和数据稀疏问题,以及满足用户个性化的需求,本文提出了基于混杂社会网络的Web服务推荐框架及算法.该网络加入了服务提供者这一元素,可提供更多的真实信息,有助于缓解冷启动问题.根据提出的服务推荐框架,设计了用户-候选服务信任值预测算法（Computing Trust Value,CTV）,以及服务推荐算法（Recommend Queue,RQ）.在真实数据集上建立实验,结果表明本文提出的方法在预测准确率MAE、RMSE,推荐准确率MAP、NDCG,以及填充率和覆盖率上都有所提高,有助于提升个性化推荐的性能.     

基于MI聚类的个性化推荐算法研究

针对传统协同过滤推荐算法推荐效率低下,以及其在数据稀疏性和冷启动方面的不足,文中提出基于MI聚类的个性化推荐算法,该算法在协同过滤推荐的基础上,引入多示例形式的用户评分信息模型,用包来表示用户基本信息与历史行为数据,并通过相似度分层次加权对用户的未知项目评分进行预测,最终得出推荐项。实验仿真表明本文算法的准确度和召回率明显优于已有的算法,并且有效地缓解了冷启动和数据稀疏问题。     

基于上下文因素的P2P动态信任模型

构建一个基于上下文因素的多维度P2P信任模型,结合考虑时间衰减、交互重要性和交互次数度量实体交互信任,基于Dice相似度给出信任相似度算法,设计一种多链路反馈可信度融合算法,聚合直接交互、评价相似度和信任链传递计算实体的推荐信任,综合直接信任和推荐信任进行实体信任的评估,并提出一种新的信任更新和奖惩机制。实例分析表明,模型较好地体现了上下文因素对信任计算的影响,增强了模型在上下文因素的敏感性。     

融合偏置的动态专家信任推荐算法

针对协同过滤推荐算法中数据稀疏、冷启动与噪声用户对推荐质量的严重影响,该文将用户-项目评分数据与用户信任关系数据相结合;提出一种融合偏置的动态专家信任推荐算法(BDETA),首先根据用户信任关系数据进行社区划分,获取用户间显式信任值;其次从社区中用户-项目评分数据获取可信度、隐式信任值;通过结合用户间可信度、显式信任值、隐式信任值动态确定专家信任因子,根据用户的推荐能力为每个社区确定专家数据集;最后结合用户不同评分标准进行评分预测.在真实数据集FilmTrust的实验结果中,能够有效地解决协同过滤中冷启动与数据稀疏问题,可更好地满足用户的个性化推荐需求,并且在推荐系统常用评价指标MAE与RMSE中有着不错的表现.     

基于信任机制的电子商务个性化推荐技术研究

随着电子商务的迅速发展,越来越多的顾客选择网上购物,如何让用户在海量信息中快速而准确地找到合适的产品,做出购买决定是一件很难的事情。个性化推荐技术能够较好的解决此问题,它通过分析顾客相关信息,向用户推荐感兴趣的产品,以便做出最后的决策。本文分析国内外个性化推荐技术研究现状,着重介绍协同过滤推荐技术存在的冷开始、数据稀疏性、伸缩性、“托”攻击等问题。为了改进传统协同过滤技术,结合典型的信任评估模型,提出了本文的观点。并介绍此推荐技术的两种算法,即用户单一兴趣下基于信任机制的电子商务个性化推荐算法和用户多兴趣下基于信任机制的电子商务个性化推荐算法。     

异质社交网络中多通道特征融合的好友推荐模型

合理有效的好友推荐算法对于社交网络的发展和扩张有重大的意义。然而随着社交网络的复杂化和异质化,传统推荐系统中协同过滤推荐方法不能满足需求。针对异质社交网络中存在着大量的内容相关信息这一特点,根据好友推荐的需求,提出了多通道特征融合的好友推荐模型。该模型对用户相关的多维特征进行挖掘与利用,包括显性特征(如用户profile,用户tag,社交关系等)和隐性特征(如用户重要度,挖掘用户标注发现其领域兴趣等),并进一步将这些内容相关的多特征融合到协同排序算法中进行学习训练。实验结果表明,随着多个内容特征的逐步融合,算法的MAP值稳步提高,最终相对未融合的协同排序方法提高了12%,并在一定程度上的解决了冷启动问题,提高了好友推荐的多样性。     

BPR-UserRec:a personalized user recommendation method in social tagging systems

Social tagging is one of the most important characteristics of Web 2.0 services, and social tagging systems (STS) are becoming more and more popular for users to annotate, organize and share items on the Web. Moreover, online social network has been incorporated into social tagging systems. As more and more users tend to interact with real friends on the Web, personalized user recommendation service provided in social tagging systems is very appealing. In this paper, we propose a personalized user recommendation method, and our method handles not only the users’ interest networks, but also the social network information. We empirically show that our method outperforms a state-of-the-art method on real dataset from Last.fm dataset and Douban.     

基于用户行为认知的在线社交网络协同推荐

近年来,在线社交网络成为人们工作、生活不可或缺的信息共享与交流工具,如何对海量庞杂、大范围时空关联的用户行为信息进行认知并据此提供个性化的推荐服务,已成为在线社交网络发展重点关注的问题。为此,提出了一种基于用户行为认知的在线社交网络协同推荐框架,在对用户特征、文本信息及兴趣偏好等行为进行认知的基础上,利用协同过滤算法,实现个性化的推荐服务。实验结果验证了提出的基于用户行为认知的协同推荐策略具有较好的稳定性和实际应用效果。     

POI recommendation by incorporating trust-distrust relationship in LBSN

POI (point of interest) recommendation is an important personalized service in the LBSN (location-based social network) which has wide applications such as popular sights recommendation and travel routes planning.Most existing collaborative filter algorithms make recommendation according to user similarity and location similarity,they don’t consider the trust relationship between users.And trust relationship is helpful to improve recommendation accuracy,robustness and user satisfaction.Firstly,the propagation property of trust and distrust relationship was analyzed.Then,the measurement and computation method of trust were given.Finally,a hybrid recommendation system which combined user similarity,geographical location similarity and trust relationship was proposed.The experiments results show that the hybrid recommendation is obviously superior to the traditional collaborative filtering in terms of results accuracy and user satisfaction.     

A mobile spatial messaging service for a grassroots environmental network

Information and communication technology are potentially significant tools in strengthening local initiatives towards sustainability. The Science and Technology (S&T) Framework for Sustainable Development provides a context for such development. This article describes a study aimed at examining how the existing mobile technologies of standard messaging service and wireless application protocol can be used to support the activities of an environmental grassroots organisation–London 21 Sustainability Network (henceforth London 21). Following the S&T Framework, it is clear that to realise the potential of these technologies a new mobile service should be effectively embedded into the structure and activity of the network. Using a participatory research approach, an extensive user requirements study with 273 participants was carried out to ensure that the development of the mobile service for London 21 fulfils the purposes, goals and expectations of the organisation.

This article describes a Mobile Spatial Messaging Service, called EcoTEXT, which was developed and deployed for London 21. This service allows individuals to receive geographically targeted, action-orientated, time-relevant information via text messages on their mobile phones. The content of the service is information about upcoming local environmental events and activities, which match the interest of the user, when these events occur in close spatial proximity to where that user resides. This type of service represents a powerful new dimension for the provision of data-driven services in comparison to current text-based services. Location is giving the service additional meaning and value. The introduction of such a service into the organisation's communication toolkit offers the potential to create, supplement and strengthen social ties and interactions within the community.     

Social recommendation algorithm fusing user interest social network

Using the social information among users in recommender system can partly solve the data sparsely problems and significantly improve the performance of the recommendation system. However, the recommendation systems which using the users' social information have two main problems: the explicit user social connection information is not always available in real-world recommender systems, and the user social connection information is directly used in recommender systems when the user explicit social information is available. But as we know that the user social information is not all based on user interest, so this can introduce noise to the recommender systems. This paper proposes a social recommender system model called interest social recommendation (ISoRec). Based on probability matrix factorization (PMF), the model addresses the problems mentioned above by combining user-item rating matrix, explicit user social connection information and implicit user interest social connection information to make more accurately recommendation. In addition, the computational complexity of our algorithm is linear with respect to the number of observed data sets used in this algorithm, and can scalable to very large datasets.     

基于用户模糊相似度的协同过滤算法

针对离散评分不能合理表达用户观点和传统协同过滤算法存在稀疏性等问题,借鉴年龄模糊模型,提出了梯形模糊评分模型。该模型将离散评分模糊化为梯形模糊数,考虑了评分模糊性和信息量,通过梯形模糊数来计算用户相似度,据此设计了协同过滤算法,并证明了该算法是传统协同过滤算法在模糊域的扩展。实验表明,该算法在数据稀疏且用户数远多于项目数时性能突出,并且算法运行时间远小于传统协同过滤算法。     

基于Spark的实时情境推荐系统关键技术研究

随着移动互联网的飞速发展,人们面临的信息过载的问题日益严重,大数据场景下对用户的推荐面临着巨大困难。为了解决推荐时效性、准确度、大数据量,提出了一种基于Spark的实时情境推荐算法。该算法在协同过滤的基础上融合了情境过滤,以Kafka作为实时消息收发器,以Spark Streaming来处理实时流数据,增强了算法的准确性和时效性。实验证明,该算法和传统协同过滤算法相比,准确率和时效性更高,且在大数据场景下更有优势。