融入社交網(wǎng)絡(luò)信息的DIT用戶偏好預(yù)測(cè)模型.pdf

1、社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，信息過載是亟待解決的問題。個(gè)性化推薦技術(shù)正是在此背景之下得到了廣泛的應(yīng)用。傳統(tǒng)的基于社交網(wǎng)絡(luò)的個(gè)性化推薦，主要有基于用戶和項(xiàng)目的協(xié)同過濾推薦、基于人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的推薦等。雖然取得了很大的進(jìn)展，在此基礎(chǔ)上為用戶提供了豐富多樣的個(gè)性化服務(wù)，但還存在著很大的局限性。
　　本文基于社交網(wǎng)絡(luò)文檔屬性、社交網(wǎng)絡(luò)文本信息、社交網(wǎng)絡(luò)交互行為，提出了一種融入社交網(wǎng)絡(luò)信息的DIT用戶偏好預(yù)測(cè)方法。該方法綜合考慮社交網(wǎng)絡(luò)中的文檔屬性、社交網(wǎng)

2、絡(luò)中的文本信息、社交網(wǎng)絡(luò)中的交互行為，通過構(gòu)建用戶畫像、獲取用戶的興趣點(diǎn)、推測(cè)用戶的情感傾向，得到用戶對(duì)某類商品的偏好預(yù)測(cè)。本文的研究?jī)?nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面:
　　(1)構(gòu)建了融入社交網(wǎng)絡(luò)信息的DIT用戶偏好預(yù)測(cè)模型，該模型綜合考慮社交網(wǎng)絡(luò)中的文檔屬性、文本信息和交互行為，據(jù)此計(jì)算得出用戶對(duì)某類商品的偏好預(yù)測(cè)。該模型是由3個(gè)子模型通過加權(quán)方式有機(jī)組成的，和單一的偏好預(yù)測(cè)模型相比，預(yù)測(cè)結(jié)果更為準(zhǔn)確。
　　(2)構(gòu)建了基于社交

3、網(wǎng)絡(luò)文檔屬性的用戶偏好預(yù)測(cè)模型。綜合考慮用戶的性別、年齡、所在地區(qū)、好友數(shù)目等因素，經(jīng)過計(jì)算得到基于社交網(wǎng)絡(luò)文檔屬性的商品偏好預(yù)測(cè)。
　　(3)構(gòu)建了基于社交網(wǎng)絡(luò)文本信息的用戶偏好預(yù)測(cè)模型。綜合考慮所發(fā)文本信息的情感傾向和主題特征，經(jīng)過計(jì)算得到基于社交網(wǎng)絡(luò)文本信息的商品偏好預(yù)測(cè)。
　　(4)構(gòu)建了基于社交網(wǎng)絡(luò)交互行為的用戶偏好預(yù)測(cè)模型。綜合考慮用戶在社交網(wǎng)絡(luò)上的點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)以及好友關(guān)系等因素，經(jīng)過計(jì)算得到基于社交網(wǎng)絡(luò)交互行為的