【摘 要】
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随互联网技术的飞速发展、移动终端设备的迅速普及,人们的工作、学习和生活模式已经逐渐被打破,人们从信息匮乏时代进入了信息爆炸时代。这种信息爆炸不仅局限于信息数量规模
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随互联网技术的飞速发展、移动终端设备的迅速普及,人们的工作、学习和生活模式已经逐渐被打破,人们从信息匮乏时代进入了信息爆炸时代。这种信息爆炸不仅局限于信息数量规模的庞大,更多的体现在于信息种类的繁杂、网络结构关系的复杂。这给互联网中的信息传播带来了极大的阻碍,同时给数据挖掘研究带来了新的挑战:资源消费者从纷杂的信息资源选择有用的内容相当困难;资源提供者无法有效定位消费者的需求和偏好,给出合理高可用性的建议。推荐系统是一种能够有效解决信息过载问题的工具和技术,系统通过对已知数据挖掘、分析并智能化建模,将有用信息呈现给用户,提高资源利用率,缓解互联网信息交互压力。推荐模型的核心工作是研究目标用户和被推荐对象之间的相似性或相关性。链路预测能够顺应复杂网络结构,通过分析网络中已有的节点相似/相关性等信息,重现和预测尚未观察到或将来可能产生的连接。LSBN中的位置信息隐含了很多能够反映用户兴趣偏好的语义信息,因此,将位置相关信息融入推荐过程是一个有效的改进和创新。基于以上背景,本文提出了一种基于元路径链路预测好友推荐算法,引入元路径描述异构网络中节点类型之间的关联性,基于随机游走方法获得每一条元路径的质量,通过极大似然估计方法结合实验数据得到元路径权重,最后通过逻辑回归函数最佳拟合元路径,计算节点连接概率,生成推荐列表。在第四部分,将本文与已有的两种算法针对相同数据集进行仿真实验,并对比分析。本文比基于位置评分算法在精确率和召回率上分别提高了10%和13%,较基于共同好友的算法在精确率和召回率上分别提高了14%和12%。本文算法显著提高了推荐效果,且说明用户签到信息相关对推荐应用方面存在很可观的潜在价值以及可研究性。
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