社会网络信息流模型下的协同过滤算法SMRR

"基于社会网络信息流模型的协同过滤算法" 本文主要探讨了一种改进的协同过滤算法，称为SMRR（Semi-Markov and reward renewal），它将社会网络分析理论与多维半马氏过程相结合，以提高个性化推荐系统的预测准确率。协同过滤是一种常用的推荐系统方法，通过分析用户的历史行为，预测他们可能对未接触过的新物品的兴趣。 在传统的协同过滤算法中，通常只考虑用户自身的偏好历史，而忽视了用户间的社交关系对推荐结果的影响。针对这一问题，文章提出了一种新的信息流模型，即社会网络信息流模型。该模型在多维半马尔科夫过程中引入了“空状态”，扩展了原有的过程，使得模型能够更精确地描述社会网络中的信息传播和影响过程。社会网络成员之间的互动和信息流动被建模为一个动态系统，其中每个用户的状态变化受到其他用户行为的影响。 基于这个社会网络信息流模型，SMRR算法被设计出来。SMRR算法不仅考虑用户的个人历史行为，还考虑了用户在网络中的社交关系，以及这些关系如何影响他们的兴趣和偏好。通过模拟信息在社会网络中的流动，SMRR能更好地理解和预测用户可能的行为。 实验结果显示，与传统的协同过滤算法相比，SMRR在预测准确性上有显著提升。这表明，考虑社会网络效应可以有效地增强推荐系统的性能，尤其是在处理用户行为受社交影响较大的情境下，如电子商务、社交媒体等场景。 该研究工作得到了多个国家级科研项目的资助，包括国家杰出青年科学基金、"973"国家重点基础研究发展计划、新世纪优秀人才支持计划以及电子信息产业发展基金。作者团队来自于北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室和东信北邮信息技术有限公司，他们在数据挖掘和智能网技术领域有着深入的研究。 本文提出的SMRR算法是协同过滤领域的一个创新，它利用社会网络信息流模型增强了推荐系统的精度，为个性化推荐技术的发展提供了新的思路和方法。这一研究成果对于理解用户行为、优化推荐系统以及推动电子商务等领域的发展具有重要的理论和实践意义。