基于链路预测的推荐系统 原理、模型与算法

飞速发展的计算机、互联网和web技术改变了人们的生活，人们在虚拟社区中结交好友、在新闻网站中浏览新闻、在视频网站中观看电影、在虚拟图书馆中查阅书籍、在电商平台中购买物品。但是，人们在享受多彩生活的同时也感受到了信息膨胀带来的烦恼，即人们无法在海量数据中快速有效地找到最相关的信息。电影、书籍、网页等信息的数据量动辄以千万级，这些数据信息的增长速度已经远远超过了人类的自然处理能力。在这种大数据的背景下，用户获取所需信息的代价越来越大，仅仅依靠传统人力的方式已经无法评价和选择这些物品。在这种情况下，有效过滤海量信息的最有吸引力的方法就是个性化推荐技术。它利用用户个人信息，例如用户活动的历史记录，发现用户喜好，然后根据用户喜好进行推荐，例如Amazon.com使用用户的购买历史记录向用户推荐书籍，AdaptiveInfo.com使用用户的阅读历史向用户推荐新闻，还有TiVo数字视频系统根据用户的观看模式和评分记录向用户推荐电视节目。本研究从单一节点网络上的链路预测研究入手，研究二部图网络上的链路预测，建模物品之间的相似性，结合协作技术完成推荐。首先，介绍一般网络上基于拓扑相似性的链路预测算法研