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事件社会网络中上下文感知的群组事件推荐方法研究

黄晓梅  
【摘要】:随着互联网及移动通讯技术的发展,以Meetup、Plancast和Douban Events(豆瓣同城)为代表的事件社会网络(Event-Based Social Network,EBSN)得到用户广泛青睐。随着EBSN的日益流行,出现了信息过载问题,由此产生了为用户提供个性化信息服务的推荐系统。已有研究大都面向单个用户进行推荐,但在实际场景中,用户常常以群组为单位参加事件,因此如何为这些群组提供满意的推荐服务正成为EBSN推荐领域关注的焦点。此外,EBSN存在丰富的上下文信息,上下文信息不仅有利于缓解EBSN冷启动问题,而且有利于提高群组偏好获取的准确性。因此,研究EBSN中上下文感知的群组事件推荐方法对丰富EBSN推荐理论与方法、提高群组推荐服务质量具有重要理论意义和现实价值。与单个用户事件推荐不同,EBSN上下文感知群组推荐面临如何聚合不同成员偏好以得到统一群组偏好、如何完整捕获群组偏好、如何有效建模上下文信息影响等问题带来的挑战,针对这些挑战,本文从群组偏好聚合、群组偏好捕获和上下文影响建模三方面开展研究,主要工作和贡献如下。1.提出了一种考虑偏好一致性的随机游走群组推荐方法。针对现有群组聚合策略忽视成员偏好一致性的不足,首先分析了EBSN中时间、位置及语义三种上下文特点,给出了事件在这些上下文影响下的特征提取方法以及用户偏好获取方法。然后定义了一种随机游走群组聚合策略,其中,为考虑各成员偏好与群组偏好一致性的影响,在随机游走重启向量设置时引入用户一致性决策权重,并将该权重求解问题转化为凸二次规划求解问题。在真实EBSN数据集上实验表明,所提出的群组推荐方法比基准方法具有更好的推荐性能。2.提出了一种群组无经验事件的偏好获取方法。针对现有工作只关注群组有经验事件推荐,而忽视了群组无经验事件推荐的问题,重点研究如何利用群组外信任关系获取群组无经验事件偏好。首先基于用户在线、离线社交行为数据以及EBSN异构网络信息挖掘隐式信任关系,然后采用一种随机游走概率统计方法模拟成员征询群组外朋友意见的动态过程,获得成员对群组无经验事件的偏好。基于所提出的偏好获取方法在真实EBSN数据集上进行了群组推荐实验,结果表明,相比基准方法,该偏好获取方法能使推荐方法的群组无经验事件推荐性能获得较大提升。3.提出了一种基于注意力机制的上下文深层感知群组推荐方法。针对启发式方法只能建模上下文浅层影响的局限性,通过构造包含非线性函数的多层神经网络,有效捕获了上下文对用户、群组和事件的复杂、非线性影响,其中设计了一种新颖的神经注意力机制,用于捕获上下文权重随事件的动态变化。针对预定义方式导致群组聚合策略自适应性不足的问题,提出一种基于神经注意力机制的群组聚合策略,使其能根据群组当前关注的事件自动调整成员权重分配方案。在真实EBSN数据集上实验表明,所提出的方法比基准推荐方法具有更好的推荐性能。


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