【摘 要】
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随着互联网的普及和大数据的快速发展,人们从海量数据中获取有效信息的难度越来越大,因此对个性化推荐的需求也越来越高。基于主流社交媒体的发展和用户的动态的兴趣偏好,本文针对推荐系统中数据稀疏性问题进行研究和分析,并提出解决方案:本文通过引入用户行为的时间信息和跨系统的社交信息,提出了融合社交信息和时间效应的协同过滤推荐模型（STCF）。首先利用LSTM网络对用户的短期兴趣偏好进行建模,整合用户长、短期
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随着互联网的普及和大数据的快速发展,人们从海量数据中获取有效信息的难度越来越大,因此对个性化推荐的需求也越来越高。基于主流社交媒体的发展和用户的动态的兴趣偏好,本文针对推荐系统中数据稀疏性问题进行研究和分析,并提出解决方案:本文通过引入用户行为的时间信息和跨系统的社交信息,提出了融合社交信息和时间效应的协同过滤推荐模型（STCF）。首先利用LSTM网络对用户的短期兴趣偏好进行建模,整合用户长、短期兴趣偏好作为用户真实兴趣偏好与用户属性结合提取用户特征,利用项目属性提取项目特征。然后采用基于图的半监督学习方法对社交信息建模,实现用户特征表示在社交网络上沿着社交关系传播,将更新后的用户表示作为基于推荐模型的下一次训练的输入,最终得到用户与项目的交互预测评分,生成推荐列表。为防止训练过程出现过拟合现象,本文提出一种全局损失函数正则化方法,构建了融合用户嵌入正则项、物品嵌入正则项、属性嵌入正则项的三重约束损失函数求解模型。实验在两个不同领域的自建数据集Twitter-Trip和豆瓣-微博上进行,根据对实验结果的分析,本文模型在旅游和书籍领域对于解决数据稀疏性问题上具有可行性和有效性。通过与其他流行推荐模型进行对比实验,相较于基于动态图卷积注意力机制的推荐模型,本文模型的AUC,召回率,准确率三个指标分别提升[2.3%,20.1%,22.8%]和[1.9%,16.5%,12.1%],验证了本文模型在利用跨系统社交信息进行推荐领域具有一定的改进能力。
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