【摘 要】
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互联网发展日新月异,网络上每时每刻都在产生着大量的数据,为使用户能够快速获得感兴趣的项目,推荐系统应运而生并广泛应用在各种应用平台。伴随着人们线上与线下生活的紧密结合,社会化推荐成为了推荐系统中的一大研究热点,具有理论研究与实际应用价值。本文主要研究的是借助用户的社交网络信息以及用户和项目的社会化标签信息对用户进行推荐。目前基于社交网络的推荐算法,大都假设用户的社交网络是同质的,把用户和朋友的偏好
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互联网发展日新月异,网络上每时每刻都在产生着大量的数据,为使用户能够快速获得感兴趣的项目,推荐系统应运而生并广泛应用在各种应用平台。伴随着人们线上与线下生活的紧密结合,社会化推荐成为了推荐系统中的一大研究热点,具有理论研究与实际应用价值。本文主要研究的是借助用户的社交网络信息以及用户和项目的社会化标签信息对用户进行推荐。目前基于社交网络的推荐算法,大都假设用户的社交网络是同质的,把用户和朋友的偏好同等看待,忽略了用户和朋友的偏好在不同项目上可能不一致的情况。而在基于社会化标签的推荐算法中,大都没有考虑用户对标签的关注程度,只是把标签作为用户评分数据的补充。针对上述问题,本文利用注意力机制捕捉用户对不同对象的关注,并深入研究用户偏好随时间变化的特点,提出相关算法,具体研究内容如下:（1）针对传统社交推荐的同质化问题,本文借助注意力机制提出一种偏好注意力模型,该模型通过计算用户的注意力分数,进而得到用户对不同朋友的注意力权重,以获得社交因素对用户偏好产生的影响。同时,本文还将用户交互的项目按时间序列进行排序,通过门控循环神经网络来捕捉用户的项目偏好。最终,提出一种基于用户偏好和社交影响的推荐算法,将用户的社交影响偏好和项目偏好进行融合,通过多层感知机对用户进行Top-K推荐。在Ciao DVDs和Douban数据集上的实验结果表明,本文所提算法与其他对比算法相比在命中率和归一化折损累计增益上均有所提升。（2）针对社会化标签没有得到充分利用的问题,本文通过注意力机制得到用户对项目的不同标签的关注权重。同时,利用用户标签和项目标签的交集来增强用户和项目的特征。考虑用户偏好随时间变化的因素,本文将用户与项目交互的时间信息和项目特征相结合作为嵌入矩阵,通过卷积神经网络得到用户的时间动态偏好。最终,本文提出一种基于时间信息和社会化标签的推荐算法,将用户偏好特征进行融合和项目特征一起输入Trans FM进行评分预测。在Movielens-10M和ml-latest-small数据集上的实验结果表明,本算法与其他对比算法相比在均方根误差和平均绝对误差上均有所下降。本文共有图25幅,表14个,参考文献81篇。
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