【摘 要】
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互联网时代的飞速发展,使人们的社交方式发生了重大变化,出现了基于活动的异构社交网络（H-EB SN,Heterogeneous Event-based Social Network）,用户可以通过线上和线下的方式进行活动的交流与举办,由此也带来了信息的快速增长,导致信息过载,即找到感兴趣的活动正在变得越来越困难。个性化推荐是解决这一问题的一种有效方式。但是在现有推荐系统中,大多是以个体推荐的方式,
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互联网时代的飞速发展,使人们的社交方式发生了重大变化,出现了基于活动的异构社交网络（H-EB SN,Heterogeneous Event-based Social Network）,用户可以通过线上和线下的方式进行活动的交流与举办,由此也带来了信息的快速增长,导致信息过载,即找到感兴趣的活动正在变得越来越困难。个性化推荐是解决这一问题的一种有效方式。但是在现有推荐系统中,大多是以个体推荐的方式,然而在现实情况中,推荐对象不只是以个体的方式存在,出现了越来越多的群体,用户常以群体的形式参加活动,传统的基于个体的推荐方法已经不再适用,因此需要为多个用户构成的群体推荐活动。和传统领域相比,群体推荐也存在严重的冷启动问题,另外用户偏好的多样性使得很难找到满足所有成员偏好的活动,给群体推荐带了巨大挑战。因此本文对活动社交网络的群体推荐进行了研究,并形成了基于异构网络嵌入和卷积神经网络的多任务学习算法（CNNMulti-task Learning for Heterogeneous Network Recommendation,CMHR）,旨在为 H-EBSN中的群体提供推荐服务。本文的主要研究点如下:（1）构建H-EBSN,获取并优化链路路径,使用基于元路径的概率随机游走策略和下采样生成异构网络实体嵌入向量,取得了较好的预测效果。（2）提出了一种偏好聚合策略,基于用户之间以及用户与群体之间的相似性为权重进行聚合,在保证推荐准确性的基础上,更好的满足群体中各个成员的偏好。（3）基于卷积神经网络对交叉共享单元进行设计,在推荐系统和知识图谱系统间进行信息的转换和互补,更好的利用两者之间的信息,从而更好的解决数据稀疏问题。（4）设计并实现了一个群体推荐系统,引入以上算法进行群体推荐,满足用户需求。
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