LBSN中基于鏈路預(yù)測(cè)的推薦服務(wù)技術(shù)研究.pdf

1、東南大學(xué)碩士學(xué)位論文ResearchonRecommendationServicebasedonLinkPredictioninLBSNADissertationSubmiRedtoSoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYYangPengweiSupervisedbyProfessorCaoJiuxinSchoolofComputerScienceand

2、EngineeringSoutheastUniversityMay2014摘要摘要近年來(lái)，在線社交網(wǎng)絡(luò)和基于位置的服務(wù)迅速興起，以Foursquare為代表的基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)(LocationBasedSocialNetwork，LBSN)平臺(tái)取得了巨大的成功，并連接了用戶(hù)的線上線下行為。基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)每天產(chǎn)生大量的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，這種大規(guī)模數(shù)據(jù)為研究個(gè)性化推薦問(wèn)題提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，同時(shí)個(gè)性化推薦也為平臺(tái)帶來(lái)更好的用戶(hù)體驗(yàn)。LBS

3、N平臺(tái)中存在用戶(hù)信息、位置信息、好友關(guān)系信息以及歷史簽到信息。為綜合利用各類(lèi)信息緩解數(shù)據(jù)稀疏性對(duì)個(gè)性化推薦的影響，本文將LBSN視為復(fù)雜的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，使用鏈路預(yù)測(cè)技術(shù)研究LBSN中的個(gè)性化推薦問(wèn)題。首先，基于用戶(hù)行為引入位置間關(guān)系，將LBSN建模為復(fù)雜異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型。引入元路徑概念作為拓?fù)涮卣髅枋鯨BSN中兩節(jié)點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)性，并通過(guò)監(jiān)督學(xué)習(xí)中的邏輯回歸學(xué)習(xí)獲得元路徑特征的相應(yīng)權(quán)值。在此基礎(chǔ)上提出異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測(cè)算法通過(guò)兩節(jié)點(diǎn)問(wèn)的元路徑特征值及

4、特征對(duì)應(yīng)權(quán)值計(jì)算兩節(jié)點(diǎn)間存在鏈路的概率。其次，基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測(cè)算法提出位置推薦和朋友推薦算法?；贚BSN網(wǎng)絡(luò)模型定義用戶(hù)與位置之間、用戶(hù)與用戶(hù)之間的元路徑集，在此基礎(chǔ)上定義元路徑特征值的計(jì)算方法，并在朋友推薦中引入時(shí)間屬性。計(jì)算用戶(hù)節(jié)點(diǎn)與位置節(jié)點(diǎn)、用戶(hù)節(jié)點(diǎn)之間產(chǎn)生鏈路的概率，并基于此分別為用戶(hù)進(jìn)行個(gè)性化位置推薦和朋友推薦。最后，為驗(yàn)證推薦算法的推薦效果，本文基于三個(gè)不同的數(shù)據(jù)集分別設(shè)計(jì)并實(shí)施了位置推薦算法實(shí)驗(yàn)和朋友推薦算法實(shí)驗(yàn)。位