《推薦系統實踐》讀書筆記 第六章

2021-06-22 19:33:02 字數 1177 閱讀 1392

獲取社交網路資料的途徑有:

1)  電子郵件,電子郵件裡面有聯絡人,匯入這些資料可以解決冷啟動問題;

2)  使用者註冊資訊,註冊的時候可能包含公司、學校等資訊;

3)  使用者位置資料,使用電腦裝置的可以獲取ip位址,使用移動終端裝置的可以獲取gps資訊;

1)  好友推薦可以增加推薦的信任度;

2)  社交網路可以解決冷啟動問題。

當然,社會化推薦也存在一些缺點,其中最主要的就是很多時候並不一定能提高推薦演算法的離線精度(準確度和召回率)。特別是在基於社交圖譜資料的推薦系統中,因為使用者的好友關係不是基於共同興趣偏好產生的。

其中,out(u)是使用者u的好友集合,如果使用者v喜歡物品i,則rvi=1,否則rvi=0。

如果要考慮使用者u和使用者v的熟悉程度和興趣相似程度的話,可以給公式加上權值,越熟的好友或興趣越相似的好友,所佔權重越大。考慮權重後的計算公式如下:

其中,wuv由兩部分相似度構成,一部分是使用者u和使用者v的熟悉程度,另一部分是使用者u和使用者v的興趣相似度。兩個使用者的熟悉程度計算如下:

兩個使用者之間的興趣相似度計算如下:

其中n(u)是使用者u喜歡的物品集合。

1)  產生行為的使用者與當前使用者的相似度,即使用者熟悉程度;

2)  行為的權重,使用者的不同行為所對應的權重不同;

3)  時間衰減,越早的行為對權重的影響越低;

4)  話題相關性,即話題與使用者興趣的相關性。

好友關係是社會化**的重要組成部分,如果使用者的好友很稀少,就不能體驗到社會化的好處。因此好友推薦是社會化**的重要應用之一。好友推薦系統的目的是根據使用者現有的好友、使用者的行為記錄給使用者推薦新的好友,從而增加整個社交網路的稠密程度和社交**使用者的活躍度。

1)  基於內容的匹配,如根據使用者人口統計學資訊,使用者之間的興趣及使用者的位置資訊進行匹配;

2)  基於共同興趣的好友推薦;

3)  基於社交網路圖的好友推薦,最簡單的好友推薦演算法是給使用者推薦好友的好友。

第六章讀書筆記

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