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文檔簡(jiǎn)介
1、近年來(lái),計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,比如HTML5、Web2.0、GUI等相關(guān)領(lǐng)域所取得的突破性成果,促使互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用日益普及,其實(shí)踐范圍也越來(lái)越廣泛,在給互聯(lián)網(wǎng)用戶帶來(lái)更多的選擇以及更高的自主性體驗(yàn)的同時(shí)也使得網(wǎng)絡(luò)上的信息資源以指數(shù)級(jí)別增長(zhǎng),從而造成信息過(guò)載的現(xiàn)象。當(dāng)面對(duì)海量的信息時(shí),用戶往往無(wú)法快速、準(zhǔn)確地找到自己感興趣或者對(duì)自己有用的信息,因此在一定程度上導(dǎo)致了時(shí)間與資源的浪費(fèi),個(gè)性化推薦系統(tǒng)就是在這種背景之下應(yīng)運(yùn)而生的。目前,個(gè)性化推
2、薦系統(tǒng)已成為解決信息過(guò)載問(wèn)題的主要技術(shù),并在長(zhǎng)期的實(shí)踐應(yīng)用中取得了良好的成效。然而,現(xiàn)有的推薦系統(tǒng)大多旨在為單個(gè)用戶提供推薦,現(xiàn)實(shí)生活中,有時(shí)卻需要向一個(gè)群體提供推薦?;谌后w的復(fù)雜性與多樣性,傳統(tǒng)的針對(duì)單個(gè)用戶的推薦系統(tǒng)算法已不能很好地適用于群體推薦系統(tǒng)。在過(guò)去的幾十年里,國(guó)內(nèi)外已經(jīng)有不少學(xué)者認(rèn)識(shí)到了研究群體推薦系統(tǒng)的重要性與緊迫性,并取得了一定進(jìn)展,但從整體上看,其研究仍然停留在初級(jí)階段,諸多問(wèn)題依然尚未解決。
本文基于以
3、上前提背景,結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)、標(biāo)簽系統(tǒng)、協(xié)同推薦系統(tǒng)以及群體決策理論提出了基于社交網(wǎng)絡(luò)的群體推薦系統(tǒng)算法。首先詳細(xì)分析了利用社交網(wǎng)絡(luò)中的相關(guān)概念來(lái)獲取群體用戶權(quán)重的框架體系,包括群體的類別、產(chǎn)生以及相對(duì)應(yīng)的社交網(wǎng)絡(luò)圖譜、興趣圖譜和權(quán)重算法;接著將標(biāo)簽系統(tǒng)與協(xié)同推薦系統(tǒng)結(jié)合在一起,提出了一種混合的群體推薦系統(tǒng)算法以生成群體推薦項(xiàng)目集合;最后融合群體決策理論與權(quán)重框架體系對(duì)推薦項(xiàng)目進(jìn)行排序,以得到最大化群體滿意程度的推薦列表。與此同時(shí),本文還對(duì)
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