發(fā)布時間：2024-06-29 14:50

　　伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的飛速發(fā)展,各種社交網(wǎng)站和應用層出不窮,使得人們的社交和各種信息需求被引導和釋放。然而社交網(wǎng)站用戶數(shù)量和信息內容激增使得普通人在拓展社交圈和獲取有效資源方面存在困難,因此社交網(wǎng)絡推薦是一個有著實際的應用意義的,熱門的研究領域。目前的研究存在一些不足,比如好友推薦的常見指標在數(shù)據(jù)稀疏時效果不佳,內容推薦的常用方法忽略網(wǎng)絡結構關系,限制了推薦結果的范圍等。但社交網(wǎng)站中有大量的用戶、資源節(jié)點和復雜的網(wǎng)絡關系,因此本文綜合考慮社交網(wǎng)絡中用戶、資源間的各種關系,采用基于相似性的鏈路預測方法,并對現(xiàn)有鏈路預測方法中的相似性指標進行改進,最終實現(xiàn)社交網(wǎng)絡的相關推薦,包括用戶推薦和資源推薦。本文的研究內容可以概括為以下幾點:(1)梳理社交網(wǎng)絡推薦領域、鏈路預測的理論和已有方法,討論其適用范圍和優(yōu)缺點;(2)分析社交網(wǎng)絡的多維度特征,從節(jié)點和關系兩個角度對社交網(wǎng)絡進行刻畫,重點分析用戶—用戶、用戶—資源、資源—資源各種維度的關系,為鏈路預測的相似性計算做基礎;(3)根據(jù)社交網(wǎng)絡的特征,對鏈路預測中已有的相似性指標進行適當改進,使新的方法更加適合社交網(wǎng)絡內容的推薦。本文所提出的方法在內容型...

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１論文思路與章節(jié)安排??．

奸學位論文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??充分考慮用戶一用戶、用戶一資源、資源一資源間的關系，對相關指標的考慮維度??進行適當?shù)母倪M，使其更加適合社交網(wǎng)絡資源的推薦；（５）第五章以內容型社交網(wǎng)??站一豆瓣網(wǎng)為例，以前文的理論研究為支撐，用實際數(shù)據(jù)驗證前文所提的方法，并??對....

圖３－１社交網(wǎng)絡多維度與鏈路預測相似性衡量的關系??，，

也可以是資源等；社交網(wǎng)絡連邊即社交網(wǎng)絡結構，即社交網(wǎng)絡節(jié)點之間的關系，包??括用戶與用戶間的關系，用戶與資源間，資源與資源間的關系等；對節(jié)點特征的揭??示在于利用節(jié)點自身屬性，對關系特征的揭示在于利用網(wǎng)絡結構。圖３－１展示的是??社交網(wǎng)絡多維度特征的揭示對鏈路預測中的相似性衡的重....

圖４－１基于相似性鏈路預測方法的好友推薦流程？??

基于鏈路預測的社交網(wǎng)絡用戶推薦中的模型的基本思想是：首選計算用戶的社??交相似性，然后考慮用戶的興趣相似度，將這兩個相似性進行一定策略的加權而得??到推薦結果。該模型主要步驟和思路如圖４－１所示。具體來說，包括以下幾個關鍵??步驟：第一，在第三章節(jié)揭示的鏈路預測與社交網(wǎng)絡多維度特....

圖4-211個用戶的虛擬社交網(wǎng)絡實例

示的用戶好友列表如下所示：??表４－１用戶的好友列表情況??好友列表?好友列表??Ｕ？?Ｕ２，?Ｕ３）Ｕ４，?Ｕ５?Ｓ?Ｕ２，?Ｕ７ｕ〇，?ｕ８，ｕ１０?—?Ｄ「ｕ—６—??ｕ〇，?ｕ６?Ｕｓ?ｕＴ＂??ｕ〇，?ｕ７?＇?Ｕｓ?ｕ４）ｕ５??ｉｕｊ＾?ｕＴ＂??ｉｖ?ｕ９??圖４....

本文編號：3997718