面向社交网络的协作过滤算法研究及应用

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1、分类号TP301.6密级公开UDC004.8编号10299Z1308036硕士学位论文面向社交网络的协作过滤算法研究及应用ResearchandApplicationofCollaborativeFilteringAlgorithmforSocialNetwork作者姓名杨海月指导教师施化吉申请学位级别硕士学科(专业)计算机技术论文提交日期2016.04.24论文答辩日期2016.06.06学位授予单位和日期江苏大学2016.06答辩委员会主席宋余庆评阅人独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已

2、注明引用的内容以外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果，也不包含为获得江苏大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：年月日学位论文版权使用授权书江苏大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期刊（光盘版）电子杂志社有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致，允许论文被查阅和借阅，同时授权中国科学技术信息研究所将本论文

3、编入《中国学位论文全文数据库》并向社会提供查询，授权中国学术期刊（光盘版）电子杂志社将本论文编入《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》并向社会提供查询。论文的公布（包括刊登）授权江苏大学研究生院办理。本学位论文属于不保密□。学位论文作者签名：指导教师签名：年月日年月日江苏大学硕士学位论文摘要伴随互联网和信息技术的快速普及和广泛应用，各类社交网络不断涌现并已成为互联网上的重要应用，人们也越来越仰仗于利用社交网络寻找自己感兴趣的信息。然而，社交网络用户数量在不断攀升，用户间频繁交互会产生海量的互动信息，这些都导致了社交网络中的信息过载，而个性化推荐则是解决信息过

4、载问题最有效的方法。因此，社交网络中的个性化推荐已成为一个研究热点，逐渐受到了学者们的关注。协作过滤算法是应用最为广泛的个性化推荐算法，本文首先针对协作过滤算法应用于社交网络中存在推荐精度不高的问题，提出基于用户信任度和社会相似度的协作过滤算法。然后对上述算法做进一步优化提出基于社交网络用户相似度聚类的协作过滤算法。最后利用所提出的推荐算法开发了一个面向社交网络的推荐系统。本文主要研究内容如下：(1)针对协作过滤算法应用于社交网络中存在推荐精度不高的问题，提出一个基于用户信任度和社会相似度的协作过滤算法。该算法首先通过社交网络计算用户信任度和社会相似度，并

5、依据用户-项目评分数据计算用户相似度。然后将用户相似度、用户信任度和社会相似度进行融合并据此形成最近邻集。最后利用优化的评分预测公式依据最近邻集中的用户-项目评分数据生成给目标用户的推荐结果。实验结果表明该算法较其他算法在解决社交网络的推荐问题时有更高的推荐精度，但其执行效率会随着社交网络规模的增大而降低。(2)针对基于用户信任度和社会相似度的协作过滤算法的执行效率随社交网络规模增大而有所下降的问题，提出一个基于社交网络用户相似度聚类的协作过滤算法。该算法首先根据用户在社交网络中的属性信息及互动行为计算社交网络用户相似度。然后根据社交网络用户相似度利用改进

6、的k-means算法对用户进行聚类从而形成多个不同的用户簇。最后在每个用户簇上利用基于用户信任度和社会相似度的协作过滤算法产生推荐结果。实验结果表明该算法在处理大规模社交网络数据集时不仅显著降低了运行时间也提高了推荐精度，很好的解决了基于用户信任度和社会相似度的协作过滤算法存在的问题。(3)设计并实现了一个面向社交网络的推荐系统，并将上述两种推荐算法应用I面向社交网络的协作过滤算法研究及应用到该系统的推荐模块。关键词：协作过滤，社交网络，个性化推荐，推荐系统II江苏大学硕士学位论文AbstractWiththerapidpopularizationandt

7、hewideapplicationofInternetandinformationtechnology,allkindsofsocialnetworkareemergingontheInternet.Inaddition,socialnetworkhasbecomeanimportantapplicationontheInternetthatmoreandmorepeoplerelyontofindtheirinterestedinformation.However,therisingofthenumberofsocialnetworkuserandthe

8、massiveinteractiveinformationgene