伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,各種社交網(wǎng)站和應用層出不窮,使得人們的社交和各種信息需求被引導和釋放。然而社交網(wǎng)站用戶數(shù)量和信息內(nèi)容激增使得普通人在拓展社交圈和獲取有效資源方面存在困難,因此社交網(wǎng)絡推薦是一個有著實際的應用意義的,熱門的研究領(lǐng)域。目前的研究存在一些不足,比如好友推薦的常見指標在數(shù)據(jù)稀疏時效果不佳,內(nèi)容推薦的常用方法忽略網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)關(guān)系,限制了推薦結(jié)果的范圍等。但社交網(wǎng)站中有大量的用戶、資源節(jié)點和復雜的網(wǎng)絡關(guān)系,因此本文綜合考慮社交網(wǎng)絡中用戶、資源間的各種關(guān)系,采用基于相似性的鏈路預測方法,并對現(xiàn)有鏈路預測方法中的相似性指標進行改進,最終實現(xiàn)社交網(wǎng)絡的相關(guān)推薦,包括用戶推薦和資源推薦。本文的研究內(nèi)容可以概括為以下幾點:(1)梳理社交網(wǎng)絡推薦領(lǐng)域、鏈路預測的理論和已有方法,討論其適用范圍和優(yōu)缺點;(2)分析社交網(wǎng)絡的多維度特征,從節(jié)點和關(guān)系兩個角度對社交網(wǎng)絡進行刻畫,重點分析用戶—用戶、用戶—資源、資源—資源各種維度的關(guān)系,為鏈路預測的相似性計算做基礎(chǔ);(3)根據(jù)社交網(wǎng)絡的特征,對鏈路預測中已有的相似性指標進行適當改進,使新的方法更加適合社交網(wǎng)絡內(nèi)容的推薦。本文所提出的方法在內(nèi)容型...

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１論文思路與章節(jié)安排??．

奸學位論文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??充分考慮用戶一用戶、用戶一資源、資源一資源間的關(guān)系，對相關(guān)指標的考慮維度??進行適當?shù)母倪M，使其更加適合社交網(wǎng)絡資源的推薦；（５）第五章以內(nèi)容型社交網(wǎng)??站一豆瓣網(wǎng)為例，以前文的理論研究為支撐，用實際數(shù)據(jù)驗證前文所提的方法，并??對....

圖３－１社交網(wǎng)絡多維度與鏈路預測相似性衡量的關(guān)系??，，

也可以是資源等；社交網(wǎng)絡連邊即社交網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，即社交網(wǎng)絡節(jié)點之間的關(guān)系，包??括用戶與用戶間的關(guān)系，用戶與資源間，資源與資源間的關(guān)系等；對節(jié)點特征的揭??示在于利用節(jié)點自身屬性，對關(guān)系特征的揭示在于利用網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。圖３－１展示的是??社交網(wǎng)絡多維度特征的揭示對鏈路預測中的相似性衡的重....

圖４－１基于相似性鏈路預測方法的好友推薦流程？??

基于鏈路預測的社交網(wǎng)絡用戶推薦中的模型的基本思想是：首選計算用戶的社??交相似性，然后考慮用戶的興趣相似度，將這兩個相似性進行一定策略的加權(quán)而得??到推薦結(jié)果。該模型主要步驟和思路如圖４－１所示。具體來說，包括以下幾個關(guān)鍵??步驟：第一，在第三章節(jié)揭示的鏈路預測與社交網(wǎng)絡多維度特....

圖4-211個用戶的虛擬社交網(wǎng)絡實例

示的用戶好友列表如下所示：??表４－１用戶的好友列表情況??好友列表?好友列表??Ｕ？?Ｕ２，?Ｕ３）Ｕ４，?Ｕ５?Ｓ?Ｕ２，?Ｕ７ｕ〇，?ｕ８，ｕ１０?—?Ｄ「ｕ—６—??ｕ〇，?ｕ６?Ｕｓ?ｕＴ＂??ｕ〇，?ｕ７?＇?Ｕｓ?ｕ４）ｕ５??ｉｕｊ＾?ｕＴ＂??ｉｖ?ｕ９??圖４....

本文編號：3997718