社会网络分析在个性化推荐上应用的综述

摘要：

互联网的发展使得过量信息同时呈现,造成信息过载问题,个性化推荐是解决信息过载的重要方法,目前已广泛应用于多个领域.本文结合国内外相关研究,对传统个性化推荐方法的关键技术、优缺点及适用范围进行了归类总结,并对优化传统推荐方法的基于社会网络分析的个性化推荐方法的内容及优缺点进行了分析总结.针对其存在的不足,提出了将社会网络社团结构应用于基于社会网络分析的个性化推荐中的改进思路,为提高个性化推荐的精度提出了一个新方向.而网络研究的重要方向是具有相互作用的网络的结构和功能。社会网络是具有交叠关系的网络。只要用户在系统外部的其他系统中有过活动，交叠社会关系中的多维数据挖掘就能够真正解决系统内部冷启动的问题。在为用户进行个性化推荐时，可以利用该用户在其他网站购买或浏览的历史记录，来对该用户产生精确度更高的个性化推荐。

关键词： 个性化推荐 社会网络分析 交叠社会关系 数据挖掘

作者: 刘蓓琳 孙毅

作者单位: 北京工商大学计算机与信息工程学院,北京100048

会议类型: 国内会议

会议名称: 管理科学与工程学会2014年年会暨第十二届中国管理科学与工程论坛

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 632-638

在线出版日期: 2014-09-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）