隨著計算機科學與互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,社會網(wǎng)絡分析成為了數(shù)據(jù)挖掘領域的一個重要研究課題。大量社會網(wǎng)絡分析的相關研究都集中在同質信息網(wǎng)絡上,但隨著互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)信息逐漸多樣化,社會網(wǎng)絡分析的研究重點逐漸轉向異質信息網(wǎng)絡,很多數(shù)據(jù)挖掘任務(如分類、聚類、排序和相似性度量等)都利用了異質信息網(wǎng)絡來整合多種異質信息。另外一方面,隨著互聯(lián)網(wǎng)上用戶行為數(shù)據(jù)的大量積累,推薦也成為了一個非常重要的數(shù)據(jù)挖掘任務。推薦系統(tǒng)可以幫助用戶找到自己感興趣的物品,有效地緩解了互聯(lián)網(wǎng)上信息過載問題�，F(xiàn)實的推薦系統(tǒng)包含了多種類型的對象(如電影推薦系統(tǒng)中的用戶、電影、演員和興趣小組等)以及對象間豐富的關系連接,這些不同的對象和關系構成了一個異質信息網(wǎng)絡。然而,常規(guī)的異質信息網(wǎng)絡并沒有考慮到連接上的屬性值。在推薦系統(tǒng)中,用戶對物品的評分(通常取值為1-5)正是用戶與物品關系上的屬性值,這導致了被廣泛應用的元路徑也無法準確地捕獲對象間的語義關系。此外,如何利用異質信息網(wǎng)絡對多種信息進行整合,并為用戶學習到個性化且有區(qū)分度的信息偏好,也是本文需要解決的一個關鍵問題。針對上述問題,本文的貢獻主要分為三個部分。第一,本文提出了帶權值的異質信息網(wǎng)絡和帶權元路徑等概念,通過引入具有區(qū)分度的連接屬性值,更精細地描述了路徑的語義。此外,本文提出了帶權元路徑下的相似性計算策略,使得原有的相似性度量方法經(jīng)過修改后可以應用到帶權元路徑上來。第二,本文提出了一個基于語義路徑的個性化推薦算法SemRec,更準確地預測用戶對物品的評分。通過設置不同的元路徑,SemRec不僅可以靈活地整合異質信息,還可以學到有區(qū)分度的、個性化的權重來表達用戶對不同語義路徑的偏好。通過在三個現(xiàn)實的數(shù)據(jù)集上進行對比實驗,可以看到SemRec利用帶權元路徑整合信息,從而獲得更好的推薦效果。此外,大量的實驗證實了了帶權元路徑的優(yōu)勢。最后,作者根據(jù)SemRec推薦方法設計了一個電影推薦原型系統(tǒng),該系統(tǒng)利用SemRec學到的個性化路徑偏好權重對推薦結果給出合理的推薦解釋。
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3

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本文編號：2386637