基于深度学习的社交网络信任感知推荐方法研究

批准号:
61972053
项目类别:
面上项目
资助金额:
58.0 万元
负责人:
邢星
依托单位:
学科分类:
信息检索与社会计算
结题年份:
2023
批准年份:
2019
项目状态:
已结题
项目参与者:
邢星
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中文摘要
随着社交网络的快速发展和广泛应用,社交网络中的“信息过载”问题变得日益严重,基于信任的社交网络推荐系统对于该问题提供了有价值的解决方法。但是,现阶段基于信任的社交网络推荐系统存在数据稀疏性、冷启动、推荐结果的可解释性、推荐算法难以满足用户需求等问题。针对上述问题,本项目拟利用深度学习在特征提取和表示学习方面的优势,对基于深度学习的社交网络信任感知推荐方法展开研究。首先,考虑社交网络中丰富的特征信息,运用深度学习进行信任的特征表示和建模,研究信任的传播性、动态性和时效性等影响信任的因素,提出信任的计算与推理方法。其次,提出基于信任的推荐群组选择策略,分析社交网络中目标用户的可信推荐用户群的特征信息。最后,改进矩阵分解模型,将改进后的矩阵分解模型与深度学习模型结合,提出基于深度学习的社交网络信任感知推荐模型和推荐算法,为社交网络信任建模和基于信任的推荐研究提供有益参考。
英文摘要
With the rapid development and widely application of social networks, the “Information Overload” issue in social networks is becoming more seriously, trust based social recommendation systems, which provides valuable solution to the issue, have attracted substantial research work. However, there still exits limitations in the trust based social recommendation systems to be solved, such as data sparsity, cold-start, explanation of recommendation results and poor recommendation performance issues. In this proposal, we take the advantages of deep learning’s better feature abstraction and representation learning abilities, and study the deep learning based recommendation methods for the trust aware social recommendations. Firstly, considering the feature information in social networks, we apply deep learning to the feature extraction and modeling for trust, and propose trust computation and inference methods by studying the effects of the trust propagation, dynamics and timing factors. Secondly, by applying the proposed trust based recommendation group selection strategy, we analyze the target user’s features with the users among the selected trusted groups. Finally, by extending the matrix factorization model to combine the ability of deep learning modeling and inference, we propose a novel deep learning based trust aware social recommendation model. This work will make significant contributions to modeling trust in social networks and trust based social recommendation methods.
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DOI:--
发表时间:2023
期刊:计算机工程与应用
影响因子:--
作者:邢峻也;邢星;贾志淳;王鸿达;刘嘉雯
通讯作者:刘嘉雯
DOI:--
发表时间:2022
期刊:渤海大学学报(自然科学版)
影响因子:--
作者:张铁斌;郑行;邢星;陈建;贾志淳
通讯作者:贾志淳
DOI:10.1088/1742-6596/2219/1/012053
发表时间:2022-04
期刊:Journal of Physics: Conference Series
影响因子:--
作者:Mindong Xin;Xing Xing-Xing;Qiuyang Han;Zhichun Jia
通讯作者:Mindong Xin;Xing Xing-Xing;Qiuyang Han;Zhichun Jia
DOI:10.1007/s11227-023-05720-3
发表时间:2023-11
期刊:J. Supercomput.
影响因子:--
作者:Yongjie Niu;Xing Xing-Xing;Zhichun Jia;Mindong Xin;Junye Xing
通讯作者:Yongjie Niu;Xing Xing-Xing;Zhichun Jia;Mindong Xin;Junye Xing
DOI:10.32604/cmc.2020.09722
发表时间:2020
期刊:Computers, Materials & Continua
影响因子:--
作者:Zhichun Jia;Qiuyang Han;Yanyan Li;Yuqi Yang;Xing Xing-Xing
通讯作者:Zhichun Jia;Qiuyang Han;Yanyan Li;Yuqi Yang;Xing Xing-Xing
一类随机纯反馈非线性时滞系统的自适应神经网络控制研究
- 批准号:61503036
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:21.0万元
- 批准年份:2015
- 负责人:邢星
- 依托单位:
国内基金
海外基金
