存在社会影响群体推荐用户建模的研究

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1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门

2、或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日摘要随着互联网的广泛应用和信息技术的飞速发展，网络信息数量呈现爆炸式的增长态势。这导致用户在获取所需信息时需要耗费大量的时间和精力。面对海量的网络资源，如何快速高效又准确的获取有用信息成为目前各项研究的重点。在这种情况下，作为一种重要的信息过滤技术和个性化服务工具，推荐系统得到了广泛的关注和研究。近些年来，随着社交网站和在线社区的发展，越来越多的网上活动是以群体为单位进行组织开展的。如何为这些目标群体用户提供令其满意的个性化服务受到

3、了研究学者的广泛关注，这也带来了对群体推荐系统研究的迫切需求。群体推荐系统是对群体用户产生能够反映全体用户偏好的推荐结果，群体的多样性和动态性意味着群体推荐系统是个复杂而有挑战性的问题。一个有效的群体推荐系统不仅需要获取群体成员的偏好信息，更需要考虑影响群体决策的其他因素的影响。然而目前已有的群体推荐算法大多主要研究群体成员的偏好问题，虽然一些文献也开始从社会心理学角度研究推荐系统，但这方面的研究仍然不太系统。本篇论文主要从社会心理学中社会影响的角度对群体推荐系统进行系统而详尽的研究。通过对群体成员间包括个性因素、专业性因素、客观相互关系以及兴趣相似度等社会影响因素进行分析讨

4、论和建模，对现有群体推荐方法进行了修正。本篇论文在研究过程中，研究了将群体成员个性因素、专业性因素、成员间客观相互关系和兴趣相似度等社会影响因素整合进群体推荐过程中，并着重研究成员间社会影响各个因素对群体推荐过程的影响和改进效果。实验结果表明基于社会影响的群体推荐算法与传统的群体推荐算法相比，具有更高的推荐精度和令群体成员更满意的推荐结果。关键词：群体推荐系统；社会影响；个性因素；专业化因素；相互关系；兴趣相似度。ABSTRACTWiththewidespreadapplicationoftheInternetandtherapiddevelopmentofinformati

5、ontechnology,theamountofinternetinformationhasbeenexperiencingexplosivegrowth,resultinginmoretimeandmoreenergyisneededtogettingtheusefulinformation.Facedwithmassivenetworkresources,howtogetaccesstousefulandaccurateinformationefficientlyhasbecomethefocusofresearch.Recommendersystemsaretechni

6、quesandsoftwaretoolsthatsuggestacarefullyselectedsetofitemstopeople,aimingtosatisfypeople’spreferences.Asaneffectivewaytoovercometheinformationoverloadproblemandincreasepeople’ssatisfaction,recommendersystemshavebeenwidelyusedinweb-basedapplications.Whilemuchoftheresearchontypicalrecommende

7、rsystemsfocusonmakingrecommendationstoindividuals,manydailyactivitiesinvolvegroupsofusers.Besides,withthedevelopmentofsocialnetworkandonlinecommunities,moreandmoreactivitieshavebeencarriedoutingroupsonline,theactualdemandforprovidingrecommendationtogroup