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文檔簡介
1、社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,信息過載是亟待解決的問題。個性化推薦技術(shù)正是在此背景之下得到了廣泛的應(yīng)用。傳統(tǒng)的基于社交網(wǎng)絡(luò)的個性化推薦,主要有基于用戶和項目的協(xié)同過濾推薦、基于人口統(tǒng)計學(xué)的推薦等。雖然取得了很大的進展,在此基礎(chǔ)上為用戶提供了豐富多樣的個性化服務(wù),但還存在著很大的局限性。
本文基于社交網(wǎng)絡(luò)文檔屬性、社交網(wǎng)絡(luò)文本信息、社交網(wǎng)絡(luò)交互行為,提出了一種融入社交網(wǎng)絡(luò)信息的DIT用戶偏好預(yù)測方法。該方法綜合考慮社交網(wǎng)絡(luò)中的文檔屬性、社交網(wǎng)
2、絡(luò)中的文本信息、社交網(wǎng)絡(luò)中的交互行為,通過構(gòu)建用戶畫像、獲取用戶的興趣點、推測用戶的情感傾向,得到用戶對某類商品的偏好預(yù)測。本文的研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面:
(1)構(gòu)建了融入社交網(wǎng)絡(luò)信息的DIT用戶偏好預(yù)測模型,該模型綜合考慮社交網(wǎng)絡(luò)中的文檔屬性、文本信息和交互行為,據(jù)此計算得出用戶對某類商品的偏好預(yù)測。該模型是由3個子模型通過加權(quán)方式有機組成的,和單一的偏好預(yù)測模型相比,預(yù)測結(jié)果更為準(zhǔn)確。
(2)構(gòu)建了基于社交
3、網(wǎng)絡(luò)文檔屬性的用戶偏好預(yù)測模型。綜合考慮用戶的性別、年齡、所在地區(qū)、好友數(shù)目等因素,經(jīng)過計算得到基于社交網(wǎng)絡(luò)文檔屬性的商品偏好預(yù)測。
(3)構(gòu)建了基于社交網(wǎng)絡(luò)文本信息的用戶偏好預(yù)測模型。綜合考慮所發(fā)文本信息的情感傾向和主題特征,經(jīng)過計算得到基于社交網(wǎng)絡(luò)文本信息的商品偏好預(yù)測。
(4)構(gòu)建了基于社交網(wǎng)絡(luò)交互行為的用戶偏好預(yù)測模型。綜合考慮用戶在社交網(wǎng)絡(luò)上的點贊、轉(zhuǎn)發(fā)以及好友關(guān)系等因素,經(jīng)過計算得到基于社交網(wǎng)絡(luò)交互行為的
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