《面向社會網路用戶需求的推薦系統研究》是依託北京航空航天大學，由張日崇擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：面向社會網路用戶需求的推薦系統研究
- 依託單位：北京航空航天大學
- 項目負責人：張日崇
- 項目類別：青年科學基金項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
隨著網路技術的日益成熟，人們逐漸依賴網際網路獲取信息，交流溝通。社會網路技術的成長使得社會網路中用戶間的交流越來越密切，社會網路逐漸成為用戶進行信息獲取和互動的重要平台。社會化媒體在方便用戶交流的同時，也導致用戶面對大量信息而無法判斷其可靠性。傳統推薦系統在處理大規模社會網路數據時往往會遇到計算效率和算法性能等瓶頸，社會網路中數據的多樣化也需要提供新的用戶建模方法和信息推薦模型滿足社會網路用戶需求。本課題面向社會網路用戶對社會產品評分，社會媒體內容和社會成員關係三個方面的推薦需求展開研究,擬提出分散式自適應的協同過濾計算方法克服傳統推薦系統處理大規模數據的性能瓶頸；採用圖模型對社會網路中的傳播內容與用戶間關係進行建模，分析用戶的潛在偏好並基於生成者和接受者的偏好分布生成媒體內容推薦；通過對社會網路中成員信任關係使用數學方法建模,建立用戶信任關係傳遞模型並給出可信社會成員推薦。
結題摘要
隨著社交媒體用戶數量的指數級增加，社會網路規模不斷擴大，給傳統推薦系統處理大規模數據帶來了巨大挑戰。因此，設計高效精準的推薦方法對於突破傳統推薦系統的性能瓶頸，輔助社會網路用戶快速獲取高質量的信息有著重要的作用。同時，為用戶提供更安全、更快捷、更準確的信息推薦，滿足網際網路中社會網路用戶的個性化需求，創造社會價值和商業價值。 本項目在充分調研目前主流推薦系統的基礎上，面向社會網路用戶需求，針對社會網路和社會媒體中非結構化信息傳播的幾何級擴散所導致信息過載和內容可信的問題，開展的推薦系統研究，為社會網路用戶在海量信息中找到可靠的，高可用性的數據提供幫助。在研究內容方面，本項目面向社會網路用戶對於產品資源、媒體內容和可信社會成員等方面的個性化需求，解決現有推薦系統在社會網路環境下協同過濾算法、用戶偏好模型、社會成員信任關係分析及預測和個性化推薦等方面存在的問題。 在本項目執行期間，項目組提出了一種新的分散式自適應協同過濾算法；結合機率圖模型與社會網路分析技術，分析用戶對不同內容的接受模式，構建了一系列的個性化社會媒體內容推薦模型；抽象影響用戶信任關係的因素，並建立社會網路用戶的信任模型，模型在準確率和效率上都要比傳統方法具有優勢。同時，項目執行期間部分成果與中國民航信息股份有限公司合作，協助航空公司和代理商實現基於旅客消費特徵和興趣偏好的多種產品的交叉銷售和動態打包推薦，實現了部分研究成果的套用轉換。
