存在社会影响的群体推荐用户建模研究

发布时间：2017-07-16 11:20

  本文关键词：存在社会影响的群体推荐用户建模研究

  更多相关文章： 群体推荐系统 社会影响 个性因素 专业化因素 相互关系 兴趣相似度

【摘要】：随着互联网的广泛应用和信息技术的飞速发展，网络信息数量呈现爆炸式的增长态势。这导致用户在获取所需信息时需要耗费大量的时间和精力。面对海量的网络资源，如何快速高效又准确的获取有用信息成为目前各项研究的重点。在这种情况下，作为一种重要的信息过滤技术和个性化服务工具，推荐系统得到了广泛的关注和研究。 近些年来，随着社交网站和在线社区的发展，越来越多的网上活动是以群体为单位进行组织开展的。如何为这些目标群体用户提供令其满意的个性化服务受到了研究学者的广泛关注，这也带来了对群体推荐系统研究的迫切需求。群体推荐系统是对群体用户产生能够反映全体用户偏好的推荐结果，群体的多样性和动态性意味着群体推荐系统是个复杂而有挑战性的问题。 一个有效的群体推荐系统不仅需要获取群体成员的偏好信息，更需要考虑影响群体决策的其他因素的影响。然而目前已有的群体推荐算法大多主要研究群体成员的偏好问题，虽然一些文献也开始从社会心理学角度研究推荐系统，但这方面的研究仍然不太系统。 本篇论文主要从社会心理学中社会影响的角度对群体推荐系统进行系统而详尽的研究。通过对群体成员间包括个性因素、专业性因素、客观相互关系以及兴趣相似度等社会影响因素进行分析讨论和建模，对现有群体推荐方法进行了修正。本篇论文在研究过程中，研究了将群体成员个性因素、专业性因素、成员间客观相互关系和兴趣相似度等社会影响因素整合进群体推荐过程中，并着重研究成员间社会影响各个因素对群体推荐过程的影响和改进效果。 实验结果表明基于社会影响的群体推荐算法与传统的群体推荐算法相比，，具有更高的推荐精度和令群体成员更满意的推荐结果。
【关键词】：群体推荐系统 社会影响 个性因素 专业化因素 相互关系 兴趣相似度
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F49
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-20
• 1.1 研究背景及意义9-11
• 1.2 群体推荐系统国内外研究现状11-17
• 1.2.1 传统群体推荐系统研究现状11-14
• 1.2.2 存在社会影响推荐系统研究现状14-17
• 1.3 论文基本内容及结构17-20
• 第二章 理论综述20-31
• 2.1 群体推荐系统20-25
• 2.1.1 群体推荐系统的定义20
• 2.1.2 群体推荐系统的分类20-23
• 2.1.3 群体推荐系统所采用算法的概述23-25
• 2.2 符号数据分析概述25-27
• 2.2.1 符号数据分析的定义25-27
• 2.2.2 符号数据分析的距离计算方法27
• 2.3 社会影响概述27-30
• 2.4 本章小结30-31
• 第三章 基于社会影响的群体用户建模31-47
• 3.1 社会影响理论模型概述31-34
• 3.2 用户数据34-35
• 3.3 基于成员属性的群体用户建模35-39
• 3.3.1 基于成员个性因素的群体用户建模35-37
• 3.3.2 基于成员间专业性因素的用户建模37-38
• 3.3.3 基于成员敏感性因素的用户建模38-39
• 3.4 基于成员间综合相互关系的用户建模39-45
• 3.4.1 基于成员间客观社会关系亲密度的用户建模39-41
• 3.4.2 基于成员间兴趣相似关系的用户建模41-44
• 3.4.3 整合用户间综合相互关系的用户建模44-45
• 3.5 考虑社会影响各要素的群体用户建模45
• 3.6 产生群体推荐45-47
• 第四章 实验及算法评价47-57
• 4.1 实验数据47-48
• 4.2 实验结果评价指标48-49
• 4.3 实验设计49
• 4.4 实验过程及结果分析49-55
• 4.4.1 推荐结果精确度分析49-50
• 4.4.2 社会影响因素分析50-55
• 4.4.3 群体规模对推荐精度的影响55
• 4.5 实验结果总结55-57
• 第五章 结论57-58
• 参考文献58-63
• 发表论文和参加科研情况说明63-64
• 致谢64-65
• 附录65-67

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 梁昌勇;冷亚军;王勇胜;戚筱雯;;电子商务推荐系统中群体用户推荐问题研究[J];中国管理科学;2013年03期

本文编号：548426