人人网推荐系统实践:基于社会化网络的好友推荐
需积分: 10 77 浏览量
更新于2024-07-28
1
收藏 2.99MB PDF 举报
"人网张叶银的演讲主要介绍了社会化推荐算法在人人网的应用实践,涵盖了推荐系统的概念、主流推荐算法、推荐系统评价指标以及基于社会网络的好友推荐策略。"
在人人网这样的社交网络平台上,推荐系统是关键功能之一,它的目标是向用户推荐他们可能感兴趣的内容,如好友、商品、文档或广告。推荐系统有多种实现方式,其中协同过滤是最常见的方法,分为基于用户的(User-based)和基于物品的(Item-based)两种。内容过滤则依赖于用户或物品属性的相关性,而社会网络推荐则利用用户之间的社会关系进行推荐。
推荐系统的效果通常通过多个指标来评估,包括准确度、覆盖率、多样性和新颖性。准确度衡量推荐结果与用户实际兴趣的匹配程度;覆盖率表示推荐系统能覆盖多少物品;多样性关注推荐结果的多样性,避免推荐过于同质化的内容;新颖性则关乎推荐的新鲜感和探索性,鼓励推荐用户未曾接触过的物品。
在人人网中,好友推荐是社会网络推荐的重要组成部分。关键问题在于如何量化用户间的亲密度,这可以通过共同好友数目、个人资料相似程度、用户互动频度和用户的兴趣等因素来确定。二度好友(Friendsoffriends)也是推荐策略的一部分,它考虑了用户的朋友的朋友,以扩大推荐的范围。此外,利用社区检测(CommunityDetection)方法,可以识别出强联系(Strongties)和弱联系(Weakties),进一步优化推荐效果。例如,将用户分组成圈子,可以帮助更好地理解用户群体的特征,并针对性地进行推荐、隐私控制和新鲜事定制。
在处理弱联系时,无监督学习方法如扁平聚类(flatclustering)和层次聚类(hierarchicalclustering)被广泛应用。层次聚类(Hierarchicalagglomerativeclustering)是一种自底向上(bottom-up)的聚类方法,从每个数据点开始,逐步合并最相似的中心点,直到所有点都在一个大聚类中。这种方法可以揭示数据的层次结构,帮助构建更精细的推荐模型。
张叶银在人人网的应用实践中,深入探讨了如何利用社会网络的特性来提升推荐系统的效能,展示了在社交环境中推荐系统设计的复杂性和创新性。
2012-03-11 上传
2021-03-23 上传
2023-02-18 上传
2024-09-11 上传
2024-09-11 上传
2024-09-11 上传
2024-09-11 上传
2024-09-11 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/6c45b7ddb48247bbb5117671249548de_helloxiao.jpg!1)
helloxiao
- 粉丝: 1
- 资源: 14
最新资源
- 解决Eclipse配置与导入Java工程常见问题
- 真空发生器:工作原理与抽吸性能分析
- 爱立信RBS6201开站流程详解
- 电脑开机声音解析:故障诊断指南
- JAVA实现贪吃蛇游戏
- 模糊神经网络实现与自学习能力探索
- PID型模糊神经网络控制器设计与学习算法
- 模糊神经网络在自适应PID控制器中的应用
- C++实现的学生成绩管理系统设计
- 802.1D STP 实现与优化:二层交换机中的生成树协议
- 解决Windows无法完成SD卡格式化的九种方法
- 软件测试方法:Beta与Alpha测试详解
- 软件测试周期详解:从需求分析到维护测试
- CMMI模型详解:软件企业能力提升的关键
- 移动Web开发框架选择:jQueryMobile、jQTouch、SenchaTouch对比
- Java程序设计试题与复习指南