基于用户多信任域影响力的社会化推荐研究

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1、基于用户多信任域影响力的社会化推荐研究重庆大学硕士学位论文(学术学位)学生姓名：马艺指导教师：柳玲副教授专业：软件工程学科门类：工学重庆大学软件学院二O一六年四月ResearchofSocialRecommendationBasedonUser’sMulti-facetedTrustInfluenceAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheMaster’sDegreeofEngineeringByMaYiSupervi

2、sedbyAssociateProf.LiuLingSpecialty:SoftwareEngineeringSchoolofSoftwareEngineeringChongqingUniversity,Chongqing,ChinaApril,2016重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要随着移动互联网和信息技术的不断发展，人们从信息匮乏的时代进入了信息过载的时代。面对海量的信息，用户往往不能精准、快速地搜寻到真正对自己有用的内容。个性化推荐系统是一种帮助用户实现信息过滤的有效工具，一定程度上缓解了信息过载的问题，但目前仍存在着冷启动、数

3、据稀疏性等问题。作为一种面向社会、连接世界的互联网服务平台，社交网络的兴起为推荐系统带来了新的惊喜，越来越多人开始利用社交数据中的信任关系进行社会化推荐。社会化推荐在一定程度上缓解了传统推荐中的冷启动问题，但是通常仅考虑了社交网络中用户间的局部影响关系，同时还仅将信任视作是单一均匀的而忽略了信任的多面性。本文针对目前社会化推荐中存在的数据稀疏性以及计算相似度方式单一等问题，结合国内外研究现状，综合考虑用户的局部和全局影响力，利用信任的多面性对社会化推荐展开研究，提出了基于用户多信任域影响力的社会化推荐算法，改进了传统随机游走模型中转移

4、概率的计算方式，并通过实验验证了算法的有效性，在此基础上还设计了一个社会化推荐原型系统。本文的主要工作包括：①阐述了推荐系统的研究现状，结合相关的技术与理论，分析了当前社会化推荐系统面临的问题。②针对传统社会化推荐中对用户全局影响力忽视的问题，将信任网络中用户的局部和全局影响力均考虑在内，修正了评估用户影响力的计算方法，基于此，提出了一种基于用户影响力游走模型的社会化推荐算法。③针对传统社会化推荐中对信任多面性忽视的问题，在计算用户间局部影响力的过程中，考虑信任多面性对用户的影响，提出用户多信任域影响力的概念，对用户局部影响力的计算方

5、法进行了改进，提出了基于用户多信任域影响力的社会化推荐算法，该算法除了同时考虑用户的局部和全局影响力，还将信任的多面性对用户的影响也考虑在内。④通过对基于用户多信任域影响力的社会化推荐的研究，设计了一个基于用户多信任域影响力的社会化推荐系统原型，并将其推荐策略运用在了一个综合点评平台中。关键词：推荐系统，随机游走模型，社会化推荐，用户影响力，信任多面性I重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTWiththedevelopmentofthemobileinternetandinformationtechnology,peopleha

6、veenteredintotheinfo-overloadederafromtheerawhichlacksinformation.Facingthehugeamountofinformation,itisimpossibleforpeopletofindthoseusefulcontentsaccuratelyandquickly.Asaneffectivetooltoimplementinformationfiltering,personalizedrecommendersystemssolvetheproblemofinform

7、ationoverloadtosomedegree,whileitstillhascoldstartanddatasparseproblems.Asasociallyorientedinternetserviceplatformwhichconnectstheworld,socialnetworkamazesthefieldofrecommendation.Moreandmorepeoplestarttoexploittrustrelationshipsinsocialdatatodosocialrecommendation.Soci

8、alrecommendationalleviatescoldstartprobleminrecommendationtosomeextent,whileitusuallyonlyinvolvesthelocalinflu