基于增量图形模式匹配的动态冷启动推荐方法

发布时间：2018-05-24 00:29

  本文选题：冷启动推荐 + 社交网络　； 参考：《浙江大学学报(工学版)》2017年02期

【摘要】：针对忽视用户的社交关系变化可能得到不准确的推荐结果这一问题,为冷启动用户基于社交网络拓扑结构增量更新相似用户,并基于更新的相似用户给出准确的推荐.用户社交关系是动态变化的,然而现有基于社交网络的冷启动推荐却没有充分考虑社交关系的变更对推荐结果的影响.为了给冷启动用户实时准确的推荐,提出基于增量图形模式匹配的动态冷启动推荐方法(IGPMDCR),增量地更新冷启动用户的相似用户,为冷启动用户给出实时准确的推荐结果.在真实社交网站的数据集的实验结果表明,IGPMDCR可以在用户间社交关系变更的情况下,为冷启动用户给出实时准确的推荐结果.
[Abstract]:In order to solve the problem that the change of social relationship may get inaccurate recommendation result, the cold start user can update the similar user based on the increment of social network topology structure, and give the accurate recommendation based on the update of the similar user. However, the existing cold-start recommendation based on social network does not fully consider the influence of the change of social relationship on the recommendation results. In order to give real-time and accurate recommendation to cold start users, a dynamic cold start recommendation method based on incremental graph pattern matching is proposed to update the similar users of cold start users incrementally, and to provide real-time and accurate recommendation results for cold start users. The experimental results of the data set of real social networks show that IGPMDCR can provide real-time and accurate recommendation results for cold start users when the social relationship between users changes.
【作者单位】： 哈尔滨理工大学计算机科学与技术博士后科研流动站;哈尔滨理工大学软件学院;哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院;烟台大学计算机与控制工程学院;
【基金】：国家自然科学基金青年基金资助项目(61300115;61502410)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：1926987