基于用户信任传播和社交网络的服务推荐.doc

浙江大学硕士学位论文摘要 浙江大学硕士学位论文关键词：社交网络，用户信任网络，信任传播与聚合，服务推荐 浙江大学硕士学位论文琾琣 浙江大学硕士学位论文 浙江大学硕士学位论文 浙江大学硕士学位论文 浙江大学硕士学位论文本文总结未来工作展望参考文献攻读硕士学位期间主要的研究成果致谢 浙江大学硕士学位论文图目录图推荐系统中项目和用户联系的几种途径图用户信任网络图信任传递回路图共享路径图搜索路径图基于社会关系网的信任增强服务推荐问题图总体推荐流程图图不同算法对冷启动用户的推荐准确率结果对比图不同算法对冷启动用户的推荐覆盖率结果对比图对不同用户群进行推荐时关于推荐准确率筶结果对比 浙江大学硕士学位论文表用户在各代表网站中的显示反馈行为表用户在各代表网站中的隐式反馈行为表用户一物品评分矩阵表用户用户相似度矩阵表物品物品相似度矩阵表变量定义表 平台，变成了更为广泛的参与、创作、沟通的社交互动平台。各种类型的在线社供推荐信息。在社会网络的驱使下，用户的广泛参与使得服务的描述除了服务提 浙江大学硕士学位论文目前，针对裢萍龅难芯恐饕性诙訵服务的服务质量， 浙江大学硕士学位论文即资源统一描述，发图 浙江大学硕士学位论文服务的请求，响应流程执行完毕。对个性化推荐系统进行作为独立概念的研究，直到世纪年代才被提出，费的载体，同时用户也作为信息的生产者，用户的直接参与有助于收集用户的历史信息，通过对历史信息的挖掘能够了解用户的个人偏好，从而能够为用户推荐个性化的内容。个性化推荐系统在当前互联网的不同应用形态中取得了巨大成功，尤其是在电商领域，通过收集用户的历史商品购买记录，购买时间，地点，从而使得用户的兴趣特点和购买行为被挖掘出，向用户推荐感兴趣的信息和商品。电子商务规模的不断扩大以及电子商务模式的深入人心，用户越来越习惯通过在线的形式订购自己所需要的商品，同时商品的种类不断丰富，数量不断增多，用户需要花费大量的时间用于寻找自己所需要的商品，这在一定程度上带来用户体验差的问题，从而导致用户流失，这将直接影响企业的经营，在这种背景下，个性化推荐系统应运而生。 浙江大学硕士学位论文， 浙江大学硕士学位论文因此，时下裢萍鲋斜冉先让诺难芯糠较蛭;赒的服务推荐方 推荐，该算法同时考虑了用户之间的信任度和相似性进行推荐，使得每次游走时 浙江大学硕士学位论文提出基于社会关系网的信任增强服务推荐。目前现有的信任增强推荐方法往往是基于的用户信任关系，只要目标用户信任的用户都可以作为其邻居用户进行推荐。但实际上，即便是目标用户信任的用户，其推荐的参考价值也是有所区分的，为此，本文提出基于用户信任传播和社交网络的服务推荐。该方法首先利用矩阵分解技术来计算用户与用户之间的相似程度，同时在社会关系网络中进行信任加权操作。其次，通过全新的随机游走算法进行服务推荐，该算法同时考虑了用户的历史服务调用记录和用户信任网络中用户间的信任关系，算法启动时，每次进行游走节点的选择时更趋向于选择与目标用户相似的节点，从而提高推荐的效率。 时考虑了用户之间的信任度和相似性进行推荐。 浙江大学硕士学位论文 浙江大学硕士学位论文推荐系统体系结构主要包括用户行为记录模块，用户行为建模和分析模块、络的背景进行的服务推荐，最后对这些推荐算法进行分析和讨论。 浙江大学硕士学位论文歌曲歌手专辑类型 狽分析，该方法是用户行为分析中常用的一种方法，在各个领域中，狽用户的影响力巨大，在某种程度上该类用户被称之为意见领袖，尤其是在社交网络环境下，基于狽用户强大的被关注数，狽的行为可以得到快速的传播甚至能立刻引起社会影响。因此，对狽用户进行深入分析具有深远的意义。布，这种分布在互联网领域称为长尾分布达式如公式所示： 浙江大学硕士学位论文我们用这理论对互联网世界中的长尾现象作出解读，发现多半人们感兴趣的表用户物品评分矩阵值区间可以是，或者仅表示用户喜欢不喜欢，在计算的过程中可以进行 浙江大学硕士学位论文归一化，使得用户对物品的评分值统一在区间，内。其中 ，表示用户：陀没餐饔玫姆窦希瑀甶表示用户调尔森相关系数来计算用户之问的相似性，每个用户之间的相似性值如下表所 服务的推荐。省辏，辉賧、苪厂巧其中，目问的相似矩阵，如表所示谄喙叵凳： 浙江大学硕士学位论文 浙江大学硕士学位论文图推荐系统中项目和用户联系的几种途径 浙江大学硕士学位论文标签扩展，在实际的基于标签的个性推荐系统中，用户喜欢的标签数据和物品具有的标签的数据都比较稀疏，而个性化推荐系统在进行个性化的推荐时，需要更丰富的数据给目标用户个性化的推荐。因此，我们需要对用户喜欢的标签以及物品具有的标签进行标签扩展，弥补原始数据的稀疏性，比如用户曾经对某个物品使用过“个性化推荐系统”的标签，然后我们可以把这个标签类似的标签如“个性化”，“推荐”，“协同过滤系统”等也作为用户喜欢的标签。在为标签寻找相似标签的过程中我们基于以下的假设，假设用户在对物品进行打标签时使用两个标签，而这两个标签多次出现在用户对其他物品打标签的行为中，那么我们认为这两个标签是相似的，计算标签之间相似度的如公式所示： 据和物品的标签数据。 浙江大学硕士学位论文 和用户南嗨瞥潭龋瑀表示用户韵钅縤的评分。其进行非递增排序，向目标用户推荐甂个候选服务。 浙江大学硕士学位论文露出许多弊端，其中缺乏信任机制就是其中一个很重要的阻碍其发展的因素。在真实的电子商务环境中，信任机制的范围包括了用户与商家，用户与用户之间等的信任关系。用户与用户之间信任关系的建立主要来源于用户发表的关于商品的评分以及评论等，其他用户可以对这些评论进行反馈，这就建立起用户与用户之在实际应用过程中，尤其是在互联网环境下的电子商务领域，与用户的个人金融紧密结合，因此建立用户与用户之间的信任网络是具备实际意义的。在社交网络环境下，用户处于一个虚拟的社交圈中，常常需要与在实际生活中并不熟悉的人进行交流。建立信任网络将为用户与用户之间的信任度量提供一个平台，引入信任度可以帮助用户识别信任用户和不可信的用户，从而创造一个更安全的社 浙江大学硕士学位论文在当前互联网环境下，社交网络中用户与用户之间的信任关系可以划分为两用户杂没的信任程度，蔥】用户杂没缺失信任评分从公式可知，用户与用户之间的信任度并不只是单纯的，我们用向图进行展示，如下图所示： 浙江大学硕士学位论文 浙江大学硕士学位论文径越长，那么源用户对目标用户的可信度就越低，信任值在传递的过程中会出现一定程度的衰减，信任传递的路径越长则衰减越严重。根据上述理论分析，我们可以采用如下三种信任传递函数： 浙江大学硕士学位论文图信任传递回路共享路径问题 浙江大学硕士学位论文图共享路径 浙江大学硕士学位论文链路的信任度值时采用信任增强的方法，计算公式如下式所示：挠没幌钅科婪志卣螅绫荆碇械拿恳恍谐撸碛没的评分向量，碛没对项目睦菲婪质荩夜娑。刺R疲婊巫吣筒捎昧艘唤茁矶品蛄茨停从没在当前步骤下处于某一状态的概率只取决于该用户前一步骤的状态，状态转移概率公式如下所示：其中，硎居没在第绞贝谧刺琲，琸 浙江大学硕士学位论文中的节点硐钅縤，边驴的权重代表从项目R频较钅縅的概率，如下式推导如下所示：鴕瓦苳仅虎鵓 浙江大学硕士学位论文算法 浙江大学硕士学位论文终预测评分扑愎饺缦所示： 浙江大学硕士学位论文社交网络的信任传播与服务推荐算法。 户信任的用户都可以作为其邻居用户进行推荐。但实际上，即便是目标信任的用户，其推荐的参考价值也是有所区分的，为此，本文提出了一种新的基于社会关系网的信任增强服务推荐方法。该方法首先对用户之间的社会关系网进行信任加权操作，即评估直接相连的用户之间的信任相关度。然后，提出了一种全新设计 浙江大学硕士学位论文图基于社会关系网的信任增强服务推荐问题户，每条边对应于一个信任关系。 浙江大学硕士学位论文用户。执行若干次随机游走后，该模型将不同的随机游走返回的结果进行整合得 浙江大学硕士学位论文根据游走终止条件得到最终预测评分图总体推荐流程图 浙江大学硕士学位论文所示： 浙江大学硕士学位论文通过芯卣蠓纸獾玫搅礁龇直鸨硎居没头袂痹谔卣鞯木卣骍和我们计算用户，用户，一之间的相似度，根可以看出，该方法可以准确测量两个用户的相似性。 浙江大学硕士学位论文在第剑婊巫咴谟没处停止的概率增大，灿迷龃停止的概率变大的计算公式如下所示： 浙江大学硕士学位论文当，时，謘，闹滴，于是，闹涤蛞参!緊，。公式进行计算：的用户中选择一个用户节点作为下一步的游走目标。 浙江大学硕士学位论文表输出：；设置游走起点为甦：游走的最大步长： 浙江大学硕士学位论文收敛性。 浙江大学硕士学位论文 浙江大学硕士学位论文推荐系统评测指标屉飏推荐回调率指的是推荐系统推荐出的候选服务中是用户真实调比例，其计算公式如下所示：例，其计算公式如下所示： 浙江大学硕士学位论文价标准，它同时考虑推荐的回调率和准确率。其象征意义是推荐回调率和准确率筹其中代表推荐回调率，代表推荐准确率。信任增强的推荐算法可以有效地提高推荐的覆盖率而不损失精度，覆盖率锲返哪芰引，其计算公式如下 表实验环境配置在实验中，我们进行了和其他若干推荐算法的对比实利用皮尔森相关性计算用户之间的相利用矩阵分解技术计算项目之间的相跟据用户之问的信任度，加权平均进行评分预测将信任度与皮尔森相关性结合，进行评分预测一种随机游走算法，结合了用户信任和项目相似性利用云模型计算项目相似性的随机游走推荐算法 浙江大学硕士学位论文 浙江大学硕士学位论文景从以上实验结果可以看出