基于群體檢測技術(shù)的推薦系統(tǒng)研究.pdf

1、信息技術(shù)的快速發(fā)展，在方便人們生活的同時，也導(dǎo)致了海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的聚集。如何從海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中挖掘有用的信息正面臨著巨大的挑戰(zhàn)。鏈接預(yù)測是社會網(wǎng)絡(luò)分析和鏈接挖掘領(lǐng)域的熱點問題，研究從已觀察到的網(wǎng)絡(luò)部分預(yù)測未觀察到的網(wǎng)絡(luò)部分或者為當前網(wǎng)絡(luò)預(yù)測未來某時刻出現(xiàn)的新鏈接。其中，二部圖中的鏈接預(yù)測是一個較新而且實用性很強的研究課題，通常應(yīng)用于各類推薦系統(tǒng)中。
　　二部圖包含兩種不同類型的節(jié)點且鏈接只存在于不同類型的節(jié)點之間，因此許多適用于單部圖

2、的基于共同鄰居度量的鏈接預(yù)測方法無法直接用于二部圖中。此外，已有研究表明，群體信息對提高鏈接預(yù)測的準確率有重要意義，但目前仍未得到充分重視，也沒有應(yīng)用于二部圖鏈接預(yù)測問題。因此，如何有效利用群體信息成為二部圖鏈接預(yù)測問題的一個挑戰(zhàn)。
　　本課題的主要研究內(nèi)容如下：
　　1、對鏈接預(yù)測的研究現(xiàn)狀進行了綜述，重點討論了二部圖的鏈接預(yù)測任務(wù)，討論目前該任務(wù)面臨的問題及挑戰(zhàn)。此外，還分析了群體檢測技術(shù)及其對鏈接預(yù)測的重要意義。為本課

3、題關(guān)于二部圖鏈接預(yù)測方法的研究指明了方向。
　　2、提出了一種采用群體信息的二部圖鏈接預(yù)測方法——Com-BLiP，該方法將鏈接預(yù)測視為機器學習的二分類問題，通過對二部圖投影，抽取二部圖中節(jié)點對樣本的局部結(jié)構(gòu)屬性，并運用群體檢測技術(shù)抽取節(jié)點對樣本的群體屬性，隨后將這兩類屬性一起作為樣本的描述向量，在監(jiān)督學習框架中進行訓(xùn)練和預(yù)測。在現(xiàn)實數(shù)據(jù)集MovieLens中的實驗結(jié)果表明，群體信息的引入能有效提高二部圖鏈接預(yù)測方法的準確率，從而