【摘要】：現(xiàn)實(shí)世界中存在各種各樣的復(fù)雜系統(tǒng),通常我們用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來描述它們的結(jié)構(gòu)。在多子網(wǎng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型中,子網(wǎng)之間存在一定關(guān)系,且每個(gè)子網(wǎng)有許多特別的拓?fù)湫再|(zhì),這些關(guān)系和性質(zhì)決定了復(fù)雜系統(tǒng)的功能。推薦系統(tǒng)是從海量信息中提取個(gè)性化信息的有效手段。本文針對多子網(wǎng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的一種,社交網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行推薦算法的改進(jìn)。通過對預(yù)測算法的改善和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的挖掘,更精確的對用戶和商品之間的關(guān)系進(jìn)行預(yù)測。推薦系統(tǒng)是現(xiàn)代社會(huì)處理數(shù)據(jù)和信息的重要方法,基于矩陣分解的推薦算法可以有效的提高推薦系統(tǒng)性能,但是它會(huì)受數(shù)據(jù)稀疏和冷啟動(dòng)問題的困擾。將多元關(guān)系融入到矩陣分解模型中,可以增加信息量,在一定程度上解決數(shù)據(jù)稀疏和冷啟動(dòng)的問題。基于此,本文從組間效應(yīng)和多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)兩個(gè)角度,將群組信息和多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)信息融入推薦算法,提高了推薦系統(tǒng)的性能。我們將群組信息加入矩陣分解模型中,并將多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)信息加入損失函數(shù)中,提出了一種融合多元關(guān)系的基于矩陣分解的推薦算法。為更快速準(zhǔn)確地對評(píng)分矩陣進(jìn)行分解,選擇嵌入Back-fitting的交替最小二乘算法求解隱特征,利用最小二乘法估計(jì)輔助網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)之間的回歸關(guān)系。本文利用YouTube社交網(wǎng)絡(luò)和Digg數(shù)據(jù)集進(jìn)行算法性能的評(píng)價(jià),在分析數(shù)據(jù)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,選擇利用用戶友鄰分位數(shù)進(jìn)行YouTube數(shù)據(jù)集的群組劃分,Digg數(shù)據(jù)集上則選擇利用歷史投票記錄和友鄰分位數(shù)進(jìn)行群組劃分。同時(shí)基于mv獨(dú)立性檢驗(yàn)對負(fù)例進(jìn)行采樣,解決這兩個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)只有隱式反饋數(shù)據(jù)的問題。在YouTube數(shù)據(jù)集上與GSSVD、基于salton指標(biāo)的推薦算法進(jìn)行推薦性能的比較;在Digg數(shù)據(jù)集上與GSSVD、基于NBI的推薦算法進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)表明,在top-K的標(biāo)準(zhǔn)下,本文提出的方法相較于其他基線算法,準(zhǔn)確率、召回率和F1都更高,有良好的推薦效果。
【學(xué)位授予單位】：青島大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：C815

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本文編號(hào)：2613873