基于矩阵分解的社会化协同过滤方法

【摘要】推荐系统是解决信息过载最为有效的工具之一，主动向用户准确地推荐他们可能感兴趣的信息或服务是推荐系统的主要任务，协同过滤是被普遍应用而有效的推荐算法之一，然而却面临着数据稀疏以及冷启动等问题，将会严重影响推荐的质量。解决这些问题的潜在有效方式就是充分利用社会网络信息。随着Web2.0技术的飞速发展，除了能得到用户对物品的评分信息之外，通过众多的社会网络服务平台，用户产生的社会信息比以往更易取得。而且被普遍认为的是，人们往往是通过他们的熟人，比如朋友、同事以及同伴等等，获取或者传播信息，这意味着在帮助用户过滤信息方面，存在用户之间的社会网络扮演者重要的角色。信任关系是最重要的一类社会信息，我们通常更愿意接受来自我们信任的人的观点或者意见。因此，如何充分而有效地利用用户的信任信息去改善算法性能、提高推荐质量，已经成为一个巨大的机遇同时也是一个巨大的挑战。旨在通过巧妙地融合两种稀疏信息，即传统的用户评分数据以及社会信任网络数据，去改善协同过滤算法的性能，本文提出了一个新的社会化协同过滤策略。基于这一基本的策略，提出了一种新的更具一般性的矩阵分解方法，根据信任关系的有向性将用户映射到两个不同的潜在特征空间，该方法可以合理地反映用户对彼此的兴趣的影响，从而可以学习到用户更好的兴趣模式，提高推荐的质量。在四个不同的真实数据集上的实验表明，本文提出的方法，相对于现有的社会协同过滤推荐算法，推荐的质量得到了较大的提高，尤其是对那些冷启动用户而言。
【作者】雷余；
【导师】杨博；
【作者基本信息】吉林大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】推荐系统；协同过滤；信任网络；矩阵分解；

【参考文献】
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