基于信息流動模型的個性化社交內(nèi)容推薦.pdf

1、隨著信息化社會的不斷深入，社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為了人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢煞指畹囊徊糠?，比如國?nèi)的新浪微博，人人網(wǎng)，以及國外的Facebook，Twitter，LinkedIn等等。在這些社交網(wǎng)站中，用戶不僅可以發(fā)布自己最新的狀態(tài)和消息，還可以將它們分享給好友。此外，用戶也可以通過自己的主頁，瀏覽到好友的最新消息。這種信息分享機制是有利有弊的。一方面，通過這種機制，一些熱門的信息會更快地傳遞給用戶，使得用戶能夠更快地獲得最新的消息。而另一方面，過快

2、的信息流動使得用戶可能在一天之內(nèi)收到幾百甚至上千條信息。這種信息過載問題給用戶帶來了很大的困擾，因為他們真正需要的信息被埋沒在眾多無用信息當中。在過去的一些研究中，不少方法可以在一定程度上解決這個問題，其中包括協(xié)同過濾方法和信息流動模型。這兩種經(jīng)典的方法從不同的角度出發(fā)預(yù)測了用戶會喜歡什么樣的信息。但是它們的缺點在于都只能利用一部分的有效信息進行預(yù)測。在這篇論文中，我們提出了一種新的方法來解決信息過載的問題。它不但融合了協(xié)同過濾的優(yōu)勢，