面向社交网的个性化可信服务推荐方法

发布时间：2017-09-04 04:06

  本文关键词：面向社交网的个性化可信服务推荐方法

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【摘要】：随着Web技术的迅速发展,它为人们提供便利的同时也带来了信息过载的问题。由于网络信息过于庞大,利用搜索引擎进行手动查找已经不能满足人们智能化的需要。为了改变这种被动提供服务的模式,学术界提出了个性化服务推荐技术,它可以通过挖掘人们的兴趣和行为等信息,从大量的信息中主动为人们推荐感兴趣的信息。但是,传统个性化推荐技术没有运用信任这一概念,推荐结果往往不如人意。为了提高服务推荐的可信性和准确性,提出一种面向社交网的个性化可信服务推荐方法。该方法首先利用了社交网中好友的信任关系来计算好友之间的直接信任度和间接信任度,为增加好友推荐的信任度奠定了基础。同时,结合好友的偏好兴趣,提出一种偏好信任度的用户关系,为的是在推荐结果中既能满足推荐的可信性,又能满足用户的偏好兴趣;其次,将被推荐用户调用过的相似服务聚类,形成相似服务集,从中进行推荐增加了推荐准确性;最后,结合推荐用户调用已使用的服务产生的直接信任度,预测目标用户对相似服务的间接信任度,将信任度高的服务推荐给目标用户。本文的仿真实验采用推荐测试集Movie Lens数据集,并以准确率、召回率、F1_Measure作为评价指标,以推荐用户集的个数和推荐列表长度为变量,与传统无信任推荐方法和面向信任网络的推荐方法进行了比较分析。
【关键词】：社交网 偏好信任度 相似服务 间接信任度
【学位授予单位】：河北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.3
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 引言9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 研究目标12
• 1.4 研究内容12
• 1.5 本文结构12-14
• 第2章 相关知识14-20
• 2.1 信任的定义14
• 2.2 信任计算模型14-15
• 2.3 信任计算的一般方法15
• 2.4 典型的信任模型15-16
• 2.5 全局性特征和局部性特征16-17
• 2.6 推荐度量标准17-19
• 2.6.1 预测准确度17
• 2.6.2 分类准确度17-18
• 2.6.3 排列准确度18-19
• 2.7 本章小结19-20
• 第3章 面向社交网的用户关系20-26
• 3.1 社交网络20-22
• 3.1.1 用户行为20-21
• 3.1.2 用户相似关系21-22
• 3.1.3 用户信任关系22
• 3.2 用户信任度计算22-25
• 3.2.1 直接信任度计算22-23
• 3.2.2 间接信任度计算23-24
• 3.2.3 偏好信任度计算24-25
• 3.3 信任度计算步骤25
• 3.4 本章小结25-26
• 第4章 个性化可信服务推荐方法26-32
• 4.1 基本框架模型26-27
• 4.2 相似度计算27-29
• 4.2.1 服务之间的相似度计算27-28
• 4.2.2 偏好相似度计算28-29
• 4.3 对服务的信任度计算29-30
• 4.3.1 对服务的直接信任度29
• 4.3.2 目标用户对服务的间接信任度29-30
• 4.4 推荐方法的具体步骤30-31
• 4.5 本章小结31-32
• 第5章 仿真实验及其分析32-38
• 5.1 数据集32
• 5.2 实验设置32-33
• 5.3 对比方法33
• 5.4 实验结果33-37
• 5.4.1 不同推荐用户集数目的影响33-35
• 5.4.2 Top-n的长度对推荐算法的影响35-37
• 5.5 本章小结37-38
• 第6章 总结与展望38-40
• 6.1 本文的总结38
• 6.2 下一步研究工作展望38-40
• 参考文献40-43
• 致谢43-44
• 攻读学位期间取得的科研成果44

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本文编号：789219