網(wǎng)絡(luò)科學(xué)視角下的推薦系統(tǒng)研究
本書(shū)在對(duì)以協(xié)同過(guò)濾為主的推薦系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)科學(xué)進(jìn)行系統(tǒng)理論綜述的基礎(chǔ)上，考慮社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展以及用戶(hù)社交信任、用戶(hù)興趣的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系特征，主要運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的方法，研究協(xié)同過(guò)濾為主的推薦系統(tǒng)問(wèn)題。主要內(nèi)容包括：（1）考慮用戶(hù)顯式、隱式評(píng)分和用戶(hù)行為等數(shù)據(jù)，運(yùn)用二分圖研究用戶(hù)-項(xiàng)目協(xié)同過(guò)濾推薦問(wèn)題；（2）通過(guò)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)挖掘用戶(hù)間的隱性信任關(guān)系，提出結(jié)合用戶(hù)社交信任和用戶(hù)興趣的概率矩陣分解方法，進(jìn)行推薦；（3）針對(duì)旅游景點(diǎn)推薦的特點(diǎn)，提出綜合用戶(hù)社交信任關(guān)系和旅游標(biāo)簽偏好的個(gè)性化旅游景點(diǎn)推薦算法。研究成果可廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電子商務(wù)、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域，提高推薦效率和精確度，提升互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)及商家的服務(wù)水平，增強(qiáng)客戶(hù)滿(mǎn)意度。
·8.8萬(wàn)字
