2023山东大学社交网络推荐系统试题回顾：关键知识点总结

在2023年的山东大学软件AI课程中，社交网络与推荐系统的试题涵盖了丰富的理论知识和实践应用。考试题目涉及多个方面的内容，旨在考察学生对推荐系统核心技术的理解和掌握。 1. 推荐系统基础理论： - 评价推荐算法的重要维度通常包括覆盖率（Coverage）、多样性（Diversity）和新颖性（Novelty），衡量推荐系统的有效性。 - RS的核心问题主要包括用户兴趣预测、相似用户或物品推荐和个性化排序。 - 基于人口统计学的推荐算法依赖用户的年龄、性别、地理位置等基本信息作为输入。 - 用户活跃度通常呈现幂律分布，即长尾现象。 2. 冷启动问题与解决方案： - 解决冷启动问题的方法包括内容基于的推荐、利用用户历史行为、以及利用专家知识或社交网络信息。 - 矩阵分解技术如SVD、SVD++和Time-SVD++是常用工具，用于发掘潜在的用户-物品关系。 3. 上下文感知与信息类型： - 上下文感知信息包括用户的情绪状态、时间因素和场景等，有助于更精确的个性化推荐。 4. 交互式推荐算法： - Bandit算法中的Thompson Sampling和Upper Confidence Bound (UCB)是常用的探索-利用策略，用于实时决策和平衡新体验与用户满意度。 - COFIBA算法融合了协同过滤和基于内容的推荐方法，提供更全面的推荐。 5. 现代推荐系统框架： - 在线推荐过程分为实时推荐和长期优化两阶段，常用算法如SVD++和SimRank用于实时阶段，PersonalRank用于长期优化。 6. 社区发现算法： - 社区检测被视为一种广义的聚类算法，如GN（Girvan-Newman）、Louvain算法，还有其他未提及的具体算法。 7. 社会正则化： - 社会正则化通过基于平均的或基于个体的策略，考虑用户之间的社会连接来增强推荐效果。 8. 组群推荐策略： - 组群推荐策略包括整体组群推荐和基于用户属性分组推荐，例如按兴趣或行为相似度分组。 9. 图结构在推荐中的应用： - 用户行为在图中通常通过边来表示，反映用户间的互动和物品间的关联。 10. 算法详解： - SVD++、FM、PersonalRank和UCB分别代表改进的矩阵分解方法、Factorization Machines、个人排名和上界跟踪算法。 - FunkSVD、biasSVD、nmfBPR和simRank是不同类型的因子分解模型。 11. 推荐系统评测方法： - 试题涉及到对推荐系统评测方法的概述，可能包括准确率、召回率、覆盖率、NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）等评价指标。 12. user-based和item-based推荐对比： - 这部分要求考生分析两种推荐策略在思想（基于用户还是物品的相似性）和实际应用上的差异。 最后，试题中还涉及了大众化推荐策略的几种变体，如去除用户已浏览项目、基于用户统计信息的分组等，展示了推荐系统在实际场景中的多样性。这份试题覆盖了推荐系统的基础理论、算法原理、实践应用和评测方法等多个关键知识点，对深入理解和掌握该领域至关重要。