基于網絡分析的推薦方法研究.pdf

1、隨著互聯網技術的快速發(fā)展，信息過載已經成為目前互聯網用戶所面臨嚴峻的問題。隨著學術網站和電地子商務網站中的論文、產品等信息越來越多，使得用戶很難快速找到自己喜歡的論文和產品。同時，如何實時并且準確地向用戶提供其感興趣的論文、產品也是相關網站面臨著的重要問題。個性化推薦系統(tǒng)是解決這一問題的有效手段。
　　本文作者參加了中科院計算機研究所“天璣”學術網建設部分工作，根據項目的需要，從網絡鏈接預測的角度研究了對學術論文的個性化推薦方法，

2、并設計了相應的論文推薦系統(tǒng)，主要研究工作和成果如下:
　　(1)本文提出了基于二部網絡鏈接預測的推薦算法。將用戶-項目的評分矩陣用帶權的二部網絡來表達，根據推薦問題和帶權二部網絡鏈接預測問題的相似性將推薦問題抽象為二部網絡上的鏈接預測問題，采用基于相似度的鏈接預測算法進行項目推薦。算法綜合考慮了頂點間的拓撲關系，以及用戶之間、項目之間的相似性，找出用戶對其尚未表達的項目的潛在興趣度，應用二部網絡鏈接預測的算法來解決推薦問題。

3、>　　(2)本文還提出了基于信息傳播的信任推薦算法。提出了一種將相似度和信任度相結合形成權重值來代替原來用戶所連接的邊上原來的信任度，構建成新的信任網絡。并依據傳遞的方法讓評分向量的元素在網絡中傳遞，通過反復迭代計算修改各個節(jié)點評分向量的分量的值直至收斂為止，得出最終的推薦結果。該算法的性能在準確性和多樣性方面都有提升，并且能夠緩解冷啟動問題。
　　(3)根據“天璣”學術網建設的需要，本文應用所提出的基于鏈接預測的推薦算法和基于信