基于信任模型與主題模型的好友過(guò)濾系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速發(fā)展，社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(Social Network Service)在人們?nèi)粘Ｉ钪杏兄e足輕重的地位。用戶(hù)不僅可以通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)添加陌生用戶(hù)或者關(guān)注風(fēng)云人物來(lái)拓展自己的社交圈，還可以藉此服務(wù)共享自己的最新動(dòng)態(tài)以及獲取自己感興趣的信息內(nèi)容。但是隨著網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)量日益增多，如何找到與自己興趣愛(ài)好類(lèi)似且信任度高的好友也變得越來(lái)越困難。面對(duì)這一問(wèn)題，基于社交網(wǎng)絡(luò)的好友推薦因此而誕生。
　　一般來(lái)說(shuō)，基于內(nèi)容的推薦是通過(guò)分析

2、用戶(hù)的歷史行為數(shù)據(jù)，向其推薦志同道合的好友，但是這種方法生成的推薦好友的接受率和認(rèn)可率不高，這是由于無(wú)法確定推薦用戶(hù)的信譽(yù)度。另外，在傳統(tǒng)的基于內(nèi)容的推薦方法中，生成的詞模型中存在“多義詞”不足的問(wèn)題，因此，本文通過(guò)引入主題模型來(lái)分析用戶(hù)的主題分布，找出用戶(hù)的實(shí)際愛(ài)好。基于以上所述，本文結(jié)合基于內(nèi)容的推薦算法與信任模型，提出了一種混合推薦算法，解決了信任度不明的問(wèn)題。
　　本文主要有兩大模塊：主題模塊與信任模塊。主題模塊采用了一種