基于信任网络和完全三部图的推荐算法研究

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1、基于信任网络和完全三部图的推荐算法研究-->第1章绪论1.1研究背景及意义近年来，随着计算机的普及，互联网迅猛发展，网络中的信息数据量呈爆炸式指数增长，而且种类也成千上万。但是伴随着信息量增大的同时人们也不得不面临信息过载[1]的问题，用户想要从海量的数据中找到自己感兴趣或者说需要的信息，其难度如同大海捞针，在这样的条件下，从海量数据中筛选有效信息，从而进行信息检索和准确推荐，已经成为人们亟需解决的问题，于是在20世纪末，个性化推荐系统作为一类实用性系统出现在人们生活中。个性化推荐系统[2,3]官方定义为一种在海量数据上进行数据挖掘的高级商务智

2、能平台，它的功能是当买家用户购物时，电子商务网站为其提供个性化的决策支持和信息服务的帮助。现在推荐技术已经在我们的日常生活中屡见不鲜。电子商务网站用来推荐商品，如淘宝、京东商城、当当网、Amazon，值得一提的是Amazon35%以上的销售额要归功于个性化推荐，社交网站如新浪微博、人人网、Facebook等推荐好友，百度、Google等线上投放广告，大众点评、淘宝等基于位置服务进行个性化推荐等等，这些都是个性化推荐技术在我们生活中的应用。...............1.2国内外研究现状20世纪末，电子信息时代的降临使得推荐系统雨后春笋般冒出。

3、Grouplens[10]是最早的极具代表性的推荐系统之一，于1994年由麻省理工大学PaulResnick和明尼苏达大学NeophytosIacovou等人开发而出。20世纪末本世纪初，随着亚马逊、淘宝、eBay等电子商务网站的迅速崛起，也掀起了个性化推荐的浪潮，推荐系统层出不穷，而推荐算法作为推荐系统的核心组成，其不但决定了推荐的策略和方式，其性能还直接影响了推荐系统的性能，如速度、准确性、可靠性等。所以推荐算法一直是国内外专家研究的热点与焦点，近年来也取得了许多新的进展，按照策略不同，目前推荐算法大致可以分为以下三类：（1）基于内容的推荐

4、算法[11,12]：这类推荐算法的理论依据是信息检索和数据过滤。它提取推荐对象的内容特征与已经创建好的用户模型中的用户偏好内容进行匹对，然后将结果按照匹配度进行排序，将靠前的若干结果对象推荐给用户。优点是简单、有效，得到的推荐结果也直观、可信度高，即使是没有相应理论基础的用户也能非常容易的理解和接受，最重要的是不受数据稀疏性的限制，同时也没有新商品的冷启动问题。但是缺点也非常明显，需要推荐对象的内容与模型中的内容完全一致，这样很难出现新的推荐结果，往往是千篇一律，难以挖掘用户隐藏的兴趣偏好，同时对多媒体资源的推荐应用也非常受限。........

5、.......第2章个性化推荐技术2.1个性化推荐技术概述在20世纪90年代之前，推荐系统主要用于信息数据的过滤，帮助筛选出有用信息，代表系统有Tapestry推荐系统[31]、GroupLens推荐系统[32]等，可以说它们是现在各个网站推荐系统的雏形，之后推荐系统被应用到新兴的电子商务领域，应用个性化推荐系统可以预测用户的偏好，将用户感兴趣的物品推荐给他们。近几年来，国内外许多专家对个性化推荐算法进行了研究与优化，使得推荐服务从学术研究渐渐走向了实际应用，并取得了较大成功。电子商务网站，如淘宝、唯品会、Amazon、京东商城、当当网等进行商

6、品推荐，它们当中的推荐引擎根据用户的历史行为数据，挖掘用户的潜在需求，将商品推荐给用户，促进用户的消费，据说Amazon35%以上的销售额要归功于个性化推荐；社交网站，如新浪微博、Facebook、人人网等，通过推荐系统满足用户扩展社交圈的需求；百度、Google等网站利用个性化推荐系统针对特定人群在特定时间进行线上广告投放，不但效率高还不易引起用户的反感；大众点评、淘宝等则基于位置为用户提供周边个性化服务推荐。...............2.2信任网络的相关知识及其应用电子商务虽然发展迅猛，但是仍然有很多因素阻碍其发展，而用户之间缺乏信任就

7、是其中的典型代表因素之一，如买家对卖家商品质量缺乏信任，买家对系统的推荐结果缺乏信任等等。对于上述情况各大电子商务网站纷纷采取了一系列不同的有效措施，其中用户评分是非常理想的方法。例如，淘宝在用户完成交易后，会邀请用户对所购商品的质量、卖家服务态度、快递速度等进行评分，来作为其他用户的参考。信任作为一个社会交际中的一个概念，被引入到推荐系统中，反映了一个用户对社交网络中其他用户的主观行为或主观意识。在文献[41]中，信任被如此定义：若用户B的行为能够对用户A的决定起到积极的作用，那么文中就认为用户A信任用户B。...............第3

8、章基于信任网络和完全三部图的推荐算法...............233.1基于信任网络的预填充算法................233.2基于完全