基于異構(gòu)圖模型的社交活動推薦算法研究.pdf

1、隨著Cyber空間和現(xiàn)實(shí)空間的不斷融合交互，基于活動的社交網(wǎng)絡(luò)平臺在推進(jìn)線下活動的傳播方面發(fā)揮著重要的作用。社交網(wǎng)絡(luò)中的活動推薦系統(tǒng)近年來已經(jīng)吸引了許多研究者的興趣，它通過分析用戶偏好從而為其推薦最感興趣的社交活動列表。
　　在本文中，依據(jù)“圖論”來研究社交活動推薦系統(tǒng)。首先，構(gòu)建一個(gè)異構(gòu)圖來呈現(xiàn)基于活動的社交網(wǎng)絡(luò)中不同種類實(shí)體間的關(guān)聯(lián)關(guān)系?；诖藰?gòu)圖，社交活動推薦問題被轉(zhuǎn)化為圖模型中的節(jié)點(diǎn)鄰近性計(jì)算問題。提出了一種新穎的帶重啟動

2、的逆向隨機(jī)游走算法來計(jì)算用戶-社交活動鄰近性矩陣，矩陣中的每一項(xiàng)為用戶節(jié)點(diǎn)與社交活動節(jié)點(diǎn)的鄰近度，也表征用戶對于該社交活動的偏好程度。在實(shí)際場景中，社交活動由于其資源限制，其用戶容量是有限的，不平衡的用戶分配會導(dǎo)致社交活動實(shí)際參與人數(shù)與其預(yù)期規(guī)模的失調(diào)。因此，基于已獲取的用戶-社交活動偏好矩陣，進(jìn)一步引入活動容量維度，并提出了兩種規(guī)模控制算法來協(xié)調(diào)活動推薦中存在的用戶分配失衡問題。在重新分配后，每個(gè)用戶會得到新的活動推薦列表。新的推薦列