社会化推荐

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一种基于信任依赖的社会化推荐方法
《计算机应用与软件》2025年第3期284-290,340,共8页徐红主 周从华 
江苏省重点研发计划(社会发展)项目(BE2016630,BE2017628)。
现有模型忽略了社交关系中用户对好友的信任依赖会随兴趣组发生改变的问题。针对这种情况,提出一种社会化推荐方法Social-TD。该算法引入切片层从单一的用户特征中提取不同兴趣组下的用户特征,并使用图神经网络学习不同兴趣组下用户对...
关键词：社会化推荐 社交网络 推荐系统 信任依赖 图神经网络 
Pearson相关系数下非对称相似度计算及其应用被引量：1
《云南民族大学学报（自然科学版）》2024年第6期736-745,共10页郑英丽 朴丽莎 王丽珍 
云南大学滇池学院校级项目(2022XZC12);云南大学滇池学院校级重点项目(2022XZD03)。
稀疏性是推荐算法存在的问题之一,解决稀疏性问题的常用方法是矩阵分解,矩阵分解结合用户相似度可以提高推荐的准确率,但是传统的相似度计算方法并未考虑用户对项目评分数量的差异,因此构建的相似度矩阵是对称的.针对这一问题,结合Pear...
关键词：社会化推荐 非对称相似度 概率矩阵分解 
基于多重注意力机制的社会化推荐算法研究
《南昌航空大学学报（自然科学版）》2024年第3期53-62,共10页孙小文 陈光 邱天 
国家自然科学基金(11865009)。
图神经网络是近年来兴起的一种对图结构数据进行学习的深度神经网络模型,由于其出色的特征学习能力,被广泛应用于推荐系统研究中。本文提出一种基于多重注意力机制的图神经网络社会化推荐算法,将用户、项目和用户社交信息嵌入到同一异...
关键词：注意力机制 社交网络 图神经网络 推荐算法 
基于自监督三重训练和聚合一致邻居的社会化推荐模型
《模式识别与人工智能》2024年第3期207-220,共14页刘树栋 李丽颖 陈旭 
国家自然科学基金项目(No.61602518,72374219);国家社会科学基金一般项目(No.21BXW076);高等学校学科创新引智基地项目(No.B21038)资助。
将用户社会关系引入用户-商品评分数据中,构建用户-商品异构关系图,可缓解传统推荐系统面临的数据稀疏性和冷启动问题.但是,由于用户间社会关系的复杂性,聚合不一致的社会邻居可能会降低推荐性能.针对上述问题,文中提出基于自监督三重...
关键词：社会化推荐 协同过滤 数据稀疏性 超图 一致邻居 
基于邻域抽样多图神经网络的社会化推荐算法
《计算机仿真》2024年第3期497-504,共8页王若辰 原欣伟 段刚龙 李建勋 
国家自然科学基金项目(71872149);陕西省教育厅科学研究项目(18JK0542)。
基于图神经网络的社会化推荐算法可以从图网络中获取深层数据信息,提升推荐性能。但随着图网络复杂度提升,特别是对于多图神经网络,节点特征获取质量直接影响最终的推荐质量。为了提升多图网络中的节点特征获取质量,结合邻域抽样思想,...
关键词：图神经网络 社会化推荐 邻域抽样 多头注意力机制 
基于超图嵌入和有限注意力的社会化推荐
《小型微型计算机系统》2024年第1期115-122,共8页傅晨波 陈殊杭 胡剑波 潘星宇 俞山青 闵勇 
国家自然科学基金青年项目(62103374)资助;浙江省自然科学基金公益项目(LGF20F020016,LGF21G010003)资助.
近年来,社会化推荐作为推荐算法之一被广泛应用于各大平台.由于引入了用户的社交信息,社会化推荐可以较好地缓解数据稀疏问题.然而,大部分社会化推荐难以高效地从原始信息中提取用户的有效信息,导致引入社会信息的同时也会引入大量噪声...
关键词：社会化推荐 超图嵌入 有限注意力 数据稀疏 有效好友 
一种基于图神经网络的社会化推荐算法被引量：2
《东北大学学报（自然科学版）》2024年第1期10-17,共8页吕艳霞 郝帅 乔广通 邢烨 
国家自然科学基金资助项目(61901099);河北省自然科学基金资助项目(F2021501020).
现有的社会化推荐算法大多着眼于用户购买或点击等单一的交互行为,并未同时考虑收藏、浏览等多种不同的交互行为.而且当前的社会化推荐算法重点只关注推荐的准确性,忽略了推荐结果的可解释性.针对以上问题,提出了一种基于图神经网络的...
关键词：推荐系统 社会化推荐 图神经网络 可解释推荐 个性化推荐 
融合语义增强的用户兴趣度预测方法研究
《小型微型计算机系统》2023年第9期1912-1917,共6页吴彦文 马艺璇 葛迪 邓云泽 
国家自然科学基金重点项目(61937001)资助;教育部国家级新工科研究与实践项目2020年新工科专业改革类项目(E-RGZN20201032)资助;教育部高等学校电子信息类专业教学指导委员会2020年教学改革研究项目(2020-YB-30)资助;教育部高教司产学合作协同育人项目(202101316003)资助;湖北省2020年省级教学研究项目(2020139)资助.
基于图神经网络的社会化推荐是现有模型中性能较好的一类方法,通过挖掘图结构信息缓解数据稀疏问题.然而现有大多数模型仅考虑浅层的语义上下文信息,导致模型难以学习到高质量的用户/项目向量.为此,本文提出了一种融合语义增强的用户兴...
关键词：用户兴趣预测 社会化推荐 语义网络 图神经网络 
基于用户影响力和偏好一致性的社会化推荐
《计算机技术与发展》2023年第9期91-97,共7页孙晶晶 荀亚玲 杨海峰 
国家自然科学基金项目(62272336);山西省自然科学基金(201901D211302)。
用户和项目的急剧增加使得评分数据过于稀疏导致传统推荐算法效果较差,社交网络信息的引入缓解了传统推荐系统中面临的数据稀疏性问题。然而,现有社会化推荐在刻画用户之间的信任关系时未考虑到用户之间的信任具有偏好差异性和信任传播...
关键词：社会化推荐 综合信任 协同过滤 偏好一致性 用户影响力 
基于社会化推荐的哲学社会科学研究项目评审机制研究被引量：1
《图书情报知识》2023年第4期92-98,共7页史尚元 邱均平 
[目的/意义]聚焦目前国内哲学社会科学项目的评审流程和关键环节,在分析其短板的基础上,构建基于社会化推荐的哲学社会科学研究项目评审机制,力求提升哲学社会科学项目评审的精准度和客观性,完善项目评审制度。[研究设计/方法]梳理了国...
关键词：社会化推荐 项目评审机制 专家遴选 
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