基于非负矩阵分解的主题社区好友推荐算法

“结合非负矩阵分解的主题社区好友推荐算法”是针对社交网络中好友推荐问题的研究论文，旨在提高推荐系统的精度和质量。论文作者包括杨丰瑞、郑云俊和张昌，他们分别来自重庆邮电大学通信新技术应用研究中心和重庆重邮信科（集团）股份有限公司。 在社交网络中，好友推荐系统对于帮助用户发现潜在兴趣相投的朋友，减轻信息过载现象至关重要。然而，当前的推荐方法大多只考虑用户间的链接关系或内容信息，这往往导致推荐精度不足，无法提供高质量的服务。为了解决这个问题，论文提出了一种创新的推荐算法——结合非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization, NMF）的主题社区好友推荐算法（T-NMF）。 T-NMF算法融合了用户之间的链接信息和内容信息，通过非负矩阵分解技术来挖掘用户隐藏的主题兴趣社区。NMF是一种矩阵分解方法，它能够将非负的用户-物品矩阵分解为两个非负矩阵，揭示出用户和物品之间的潜在结构。在T-NMF中，这些结构被用来识别用户所属的主题社区，进一步结合用户的行为和内容信息，计算出用户间的综合相似度。 算法的核心在于构建主题社区，这是通过分析用户的行为模式和内容偏好来实现的。每个主题社区代表了一组具有相似兴趣的用户集合，这样可以更准确地捕捉到用户的个性化需求。然后，通过综合相似度计算，可以生成一个好友推荐列表，该列表不仅基于用户的行为历史，还考虑了他们在不同主题社区中的位置，从而提高了推荐的准确性。 实验结果证明，T-NMF算法在反映用户偏好和提升推荐性能方面优于传统的推荐方法。这种方法的成功在于它能够更好地理解用户多维度的兴趣，从而提供更加个性化的推荐，增强用户体验。此外，由于NMF的非负特性，使得结果更易于解释，也便于与其他信息（如用户的社会属性）相结合。 这篇论文提出的T-NMF算法为社交网络中的好友推荐提供了一种新的、有效的解决方案，它结合了链接信息和内容信息，利用非负矩阵分解技术深入挖掘用户兴趣，创建主题社区，以提高推荐的准确性和满意度。这一工作对于社交网络推荐系统的设计和优化具有重要的理论和实践意义。