《基于位置的社会化网络推荐算法研究》PDF下载

  • 购买积分:9 如何计算积分?
  • 作  者:刘树栋著
  • 出 版 社:北京:中国社会科学出版社
  • 出版年份:2018
  • ISBN:9787520323499
  • 页数:177 页
图书介绍:社会化网络推荐系统是推荐系统领域的重要分支之一,在社交网络和位置服务等领域均有重要意义和实践应用。本书首先系统地介绍社会化网络和推荐系统相关概念和方法(第1、2章),进而在上述基本概念和方法基础上,讨论了一些主流的基于位置的社会化网络推荐系统及对应算法,具体包括基于位置的协同过滤移动网络服务推荐方法(第三章)、基于移动用户活动区域划分的图模型位置信息推荐方法(第四章)、基于移动用户签到位置轨迹相似的近邻好友推荐方法(第五章)和基于位置等多维上下文感知的移动前摄推荐方法(第六章)。最后,对该领域未来的发展方向及应用前景做了评述和展望(第七章)。

第一章 社会化推荐系统 1

1.1社会化推荐系统 3

1.1.1社会化推荐系统的形式化定义 4

1.1.2社会化推荐系统的基本框架模型 6

1.1.3社会关系和网络模型的构建 7

1.2社会化推荐生成技术 10

1.2.1基于网络图模型的推荐方法 11

1.2.2矩阵分解方法 14

1.2.3因子分解机模型(factorization machine) 19

1.2.4概率模型 20

1.3社会化推荐系统研究的热点和难点 25

1.4结语 28

本章参考文献 29

第二章 基于位置的移动社会化网络推荐系统 40

2.1基于位置的社会化网络 40

2.1.1基于位置的社会化网络的基本定义及3+1框架模型 40

2.1.2基于位置的社会化网络的数据特征 42

2.2基于位置的移动社会化网络推荐系统 44

2.2.1基于位置的移动社会化网络推荐系统基本特征 44

2.2.2基于位置的移动社会化网络推荐系统框架 46

2.3基于位置的移动社会化网络推荐方法 48

2.3.1融合社会关系的基于位置的协同过滤推荐 48

2.3.2基于移动用户位置活动划分的图模型推荐 50

2.3.3基于移动用户位置轨迹相似的好友推荐 51

2.3.4多维上下文感知用户偏好学习及移动推荐 52

2.4应用进展 54

2.5结语 55

本章参考文献 55

第三章 基于位置的协同过滤移动网络服务推荐方法 63

3.1引言 63

3.2相关知识 66

3.2.1协同过滤推荐算法 66

3.2.2上下文信息与传统推荐算法的融合 67

3.3基于位置的用户—网络服务特征模型 68

3.3.1基本数据模型 68

3.3.2基于位置的移动用户偏好特征 70

3.4移动用户之间的信任关系 72

3.4.1直接好友关系 72

3.4.2间接好友关系 73

3.5基于用户位置的网络服务推荐 74

3.5.1基于移动用户位置的网络服务推荐基本框架 74

3.5.2基于移动用户位置的网络服务推荐 75

3.6性能分析 79

3.6.1数据稀疏性及冷启动问题 79

3.6.2复杂度分析 80

3.7实验与分析 80

3.7.1实验数据集 80

3.7.2评价指标 81

3.7.3实验结果及分析 82

3.8结语 95

本章参考文献 96

第四章 基于移动用户活动区域划分的图模型位置信息推荐方法 99

4.1引言 99

4.2相关工作 101

4.3基于用户活动区域划分的图模型推荐方法 103

4.3.1移动用户位置活动区域的确定与划分 103

4.3.2基于用户位置活动区域的图模型构建 105

4.3.3推荐结果的生成 107

4.4实验与分析 109

4.4.1实验数据集 109

4.4.2评价指标及对比实验 114

4.4.3实验结果与分析 115

4.5结语 116

本章参考文献 117

第五章 基于移动用户签到位置轨迹相似的近邻好友推荐方法 121

5.1引言 121

5.2相关工作 123

5.2.1基于位置的社会化网络好友推荐方法 123

5.2.2基于位置的社会化网络用户的位置移动性与社会关系的关联性 124

5.3问题描述 125

5.4用户签到位置的时空特性 126

5.4.1用户的签到频率 126

5.4.2相邻两个签到位置点之间的移动速度 127

5.5基于用户签到位置轨迹相似的近邻好友推荐 129

5.5.1基于时间周期的用户签到位置轨迹构建 129

5.5.2用户签到位置轨迹中重要区域的识别 131

5.5.3轨迹模式类型 134

5.5.4用户签到位置轨迹相似性 136

5.5.5基于用户签到位置轨迹的近邻好友推荐 137

5.6实验与分析 138

5.6.1实验数据及推荐效果的评价指标 138

5.6.2实验设计及结果分析 139

5.7结语 143

本章参考文献 143

第六章 基于位置等多维上下文感知的移动前摄推荐方法 147

6.1引言 147

6.2移动网络环境中的基本数据模型 148

6.3多维上下文感知下用户适应性选择偏好学习方法 149

6.3.1上下文影响因素的确定 149

6.3.2多维上下文感知下用户适应性选择层次分析模型 151

6.3.3算法描述及复杂性分析 156

6.4移动用户多维上下文环境下动态转移 160

6.5移动前摄推荐策略 162

6.6实验与分析 163

6.6.1实验数据集 163

6.6.2对用户行为选择有影响的上下文类型的确定 163

6.6.3优化选择参数及μ训练数据集对学习准确率的影响 164

6.6.4推荐结果分析 167

6.7结语 169

本章参考文献 170

第七章 总结与展望 173

7.1总结 173

7.2展望 176