社会群组快速生成及其群组推荐研究

发布时间：2017-06-27 03:08

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【摘要】：社交网络本身包含了软硬件、服务和应用,它将人们通过计算机网络连接在一起,并且以无限逼近真实社交网络的趋势而发展。然而当用户置身于浩瀚数据中,反而出现了用户不能有效获得有用信息的问题。搜索技术和推荐技术的出现和发展,一定程度上大大缓解了这种问题。与需要用户给出明确信息需求而提供数据服务的搜索引擎技术不同,推荐技术无需此类限制。目前在电子商务、在线旅游和社交网络上应用的最广泛和成功的是个性化推荐技术。随着社交网络的发展,当出现被推荐的对象往往是超过一个人的群体这样的问题时,群组推荐作为另一种推荐技术被关注和研究。群组推荐是指对用户数量超过一个的群组进行推荐。群组推荐的研究不仅需要对传统的个性化推荐系统进行研究,还涉及到群组对推荐结果的评估问题、对群组推荐结果的解释问题、社会选择理论及其排序聚合机制的研究等方面。群组推荐要求对群组推荐又尽量满足群组中所有个体的偏好。以往的研究集中在个体用户偏好的聚合策略和个体用户对于群组的影响等方面。然而现实应用中的群组除了像家庭和班级这样自然存在的,往往还因个体成员偏好而临时组成,因此需要快速生成这些群组,进而对其进行群组推荐。本文针对这一应用场景,基于局部敏感哈希技术(Locality Sensitive Hash,即LSH)对群组推荐系统进行快速群组生成和推荐,以达到群组快速生成并提高群组推荐效果的目的。最后在真实的社交网络数据中实现所设计的群组推荐系统。实验结果表明系统具有快速群组生成能力,且使用搜索引擎中衡量排序质量的指标来评估群组推荐结果,群组规模为2,4,8,16,32,64时推荐质量分别提高了约0.7%,0.6%,2.6%,4%,9%,16%。
【关键词】：社交网络 群组推荐 局部敏感哈希 社会选择 排序聚合
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.3
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstraction7-11
• 第一章 绪论11-20
• 1.1 立论背景11-12
• 1.2 社交网络中群组推荐系统研究内容及现状12-16
• 1.2.1 社交网络中群组推荐系统主要研究内容13-14
• 1.2.2 群组推荐系统研究现状14-15
• 1.2.3 群组推荐系统关键技术15-16
• 1.2.4 群组推荐系统案例16
• 1.3 群组推荐系统所面临的主要挑战16-17
• 1.4 本文研究内容和成果17-18
• 1.5 本文组织结构18-19
• 1.6 本章小结19-20
• 第二章 群组推荐系统及其相关技术概述20-31
• 2.1 群组推荐和本文研究问题的一般性描述20-21
• 2.2 群组推荐系统的评价21
• 2.3 群组推荐模型介绍21-24
• 2.3.1 基于虚拟用户的群组推荐22-23
• 2.3.2 基于聚合策略的群组推荐23-24
• 2.4 局部敏感哈希算法介绍24-28
• 2.4.1 LSH算法思想描述25-26
• 2.4.2 算法举例26-28
• 2.5 排序聚合机制介绍28-29
• 2.6 个性化推荐算法研究29-30
• 2.7 本章小结30-31
• 第三章 快速群组生成算法31-37
• 3.1 群组快速生成的目的和意义31-32
• 3.2 算法的相关定义32-34
• 3.3 算法设计与分析34-36
• 3.4 本章小结36-37
• 第四章 基于快速群组生成的群组推荐37-43
• 4.1 群组成员的个性化推荐37-39
• 4.2 群组推荐算法的设计与分析39-41
• 4.3 本章小结41-43
• 第五章 实验分析43-52
• 5.1 实验环境和测试数据43-44
• 5.2 实验评价标准与实验框架44-45
• 5.3 实验结果与分析45-49
• 5.3.1 群组生成效果45-46
• 5.3.2 群组推荐效果46-48
• 5.3.3 群组推荐的解释48-49
• 5.4 对实验比较方法的讨论49-51
• 5.5 本章小结51-52
• 第六章 总结及展望52-55
• 6.1 本文总结52-53
• 6.2 未来研究工作展望53-55
• 附录1 攻读学位期间发表的学术论文55-56
• 附录2 部分实验数据56-63
• 参考文献63-68
• 致谢68

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本文编号：488379