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基于网络的含时推荐算法

苏日启  胡皓  汪秉宏  
【摘要】:随着互联网信息规模的急剧扩大以及用户搜索要求的多样性,设计一个高效的个性化推荐系统成为一个研究热点。其中,将物质扩散和热传导过程应用到推荐过程取得了很好的效果。这两种算法通过假设每个推荐对象具有一定的推荐资源,这些推荐资源按照行归一或者列归一的扩散规则在用户-对象二部份图上扩散,进而利用扩散结果来描述节点之间的相似性。在这个基础上,根据评价网络的拓扑信息,例如节点度,群落等对初始和末态评价资源分布,扩散过程等加以调节,可以得到一系列高效,个性化程度可调的推荐算法。然而,上述的算法都是在静态的环境下提出的,没有考虑评价关系的时效性;但是实际的信息评价网络是一个动态演化的网络。一方面,其拓扑结构随着评价关系的不断加入而演化,另一方面,评价关系的时效性变化也带来网络权重的变化。我们提出了基于网络的含时推荐算法,考虑评价关系的时间标签对基于物质扩散的推荐算法的影响。在这个算法中,我们对评价关系引入了"衰退-激活"过程。每一个时间步,已有的评价关系的时效性按照一定半衰期进行指数衰减;同时,赋予新引入的评价关系一个初始的时效性,并且激活周围的邻居节点。在推荐时,用时效因子来调节节点的推荐值。我们利用Netflix的数据对这个算法进行计算,并和原有的推荐算法进行比较。我们讨论了不同的激活方式,半衰期以及时效因子对算法的影响。

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