基于全局信息的推荐算法及其在社交网络中的应用

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1、硕士学位论文MASTER’SDISSERTATION论文题目基于全局信息的推荐算法及其在社交网络中的应用作者姓名孔秀梅学位类别工程硕士指导教师贾彦国教授2016年5月中图分类号：TP301.6学校代码：10216UDC：004.9密级：公开工程硕士学位论文（工程设计型）基于全局信息的推荐算法及其在社交网络中的应用硕士研究生：孔秀梅导师：贾彦国教授副导师：何振宇高级工程师申请学位：工程硕士工程领域：计算机技术所在单位：信息科学与工程学院答辩日期：2016年5月授予学位单位：燕山大学ADissertationinComputerTechnologyLEV

2、ERAGINGGLOBALINFORMATIONINSOCIALNETWORKFORRECOMMENDATIONALGORITHMbyKongXiumeiSupervisor:ProfessorJiaYanguoYanshanUniversityMay,2016燕山大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《基于全局信息的推荐算法及其在社交网络中的应用》，是本人在导师指导下，在燕山大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均

3、已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签字：日期：年月日摘要摘要电子数字信息的爆炸式增长使得互联网面临着严重的信息超载问题，从而导致消费者无法及时在互联网上获取感兴趣且满意的信息。因此消费者对于推荐系统的需求日益增长。目前，如何提高推荐结果的精确度，以及解决数据稀疏和冷启动问题仍然是推荐技术的研究难点和热点。针对这些问题，本文提出一种基于全局信息的(即整个用户-项目评级矩阵信息)改进传统相似度方法的协同过滤推荐算法，旨在提高推荐结果的准确度，同时将此算法应用到社交网络中，并与用户信任机制相结合，从而以期在一定程度上解决数据稀疏

4、及冷启动问题。首先，本文研究讨论分析了传统的协同过滤推荐算法，包括Jaccard方法，余弦相似度和皮尔森相关系数三种方法在推荐过程中存在的优缺点。在此基础上，从共评项目及冷启动项目这两个角度考虑全局信息，采用不同的组合方式将Jaccard方法及余弦相似度方法融合成新的协同过滤算法，旨在进一步提高推荐结果的精确度。其次，针对社交网络中用户之间存的信任关系，引入信任传播机制以扩展用户信任范围，同时处理用户信任矩阵，将原始二值信任关系进一步精细化。在此基础上，将此扩展精细化的用户信任矩阵融合到基于全局信息的推荐算法中，以期在一定程度上解决数据稀疏及冷启动问

5、题，从而提高推荐结果的精确度。最后，为验证本研究所提出算法的可行性和有效性，在不同的数据集上对考虑全局信息的推荐算法和融合社交网络中信任关系的推荐算法进行充分且严密的对比实验。关键词：推荐系统；协同过滤；共评项目；冷门项目；信任传播-I-燕山大学工程硕士学位论文AbstractNowadays,theInternetseverelysuffersfromtheinformationoverloadproblemduetotheexplosivegrowthofdigitalinformation,whichgreatlyhindersthecusto

6、mersinobtainingtheirinterestedinformationefficiently.Recommendersystemshencebecomesmoreandmoreprevalentandimportantforcustomers.However,therearestillseveralkeyproblemstobesolved,suchashowtoimprovetheaccuracyandaddressdatasparsityandcoldstartproblemsofrecommendation.Totacklethes

7、eissues,thispaperproposesanewcollaborativefilteringrecommendationalgorithmbasedonglobalinformation,namelythewholeuser-itemratingmatrix,whichisimprovedbytraditionalsimilaritymethodstofurtherenhancetheaccuracyofrecommendation.Inthemeanwhile,weapplytheproposedalgorithmintosocialne

8、tworksandcombineitwithtrust,thustoaddressdatasparsitya