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基于内容和图结构信息融合的跨域推荐问题研究
基于内容和图结构信息融合的跨域推荐问题研究
摘要：
随着互联网的快速发展，跨域推荐已经成为了推荐系统领域的热门研究方向。传统的推荐算法主要基于用户历史行为和物品的内容信息，而忽略了不同域之间的关联关系。针对这个问题，本文提出了一种基于内容和图结构信息融合的跨域推荐方法。首先，通过分析两个域中用户和物品之间的相似度，并结合内容信息构建了两个域的用户-物品交互图和物品-物品相似度图。然后，通过网络嵌入技术将图结构信息编码为低维向量表示，并通过内容信息和图结构信息进行融合以预测目标域中用户对物品的兴趣。实验结果表明，基于内容和图结构信息融合的跨域推荐方法可以显著提高推荐的准确性和覆盖率。
关键词：跨域推荐；内容信息；图结构信息；网络嵌入；推荐准确性；推荐覆盖率
1.引言
推荐系统是一种帮助用户发现并推荐他们可能感兴趣的物品的技术。随着电子商务和社交媒体的普及，推荐系统已经成为了用户获得个性化服务和信息的重要途径。然而，传统的推荐算法存在着域内推荐准确性不高和域间推荐覆盖率低的问题。因此，跨域推荐成为了推荐系统领域的热门研究方向。
跨域推荐是指在一个域中的用户和物品的交互信息不足时，通过利用其他域中的相关信息来进行推荐。传统的推荐算法主要基于用户历史行为和物品的内容信息来进行推荐，而忽略了不同域之间的关联关系。然而，不同域之间的用户和物品往往存在着一定程度的相似性，通过利用这些相似性可以提高跨域推荐的准确性。
本文提出了一种基于内容和图结构信息融合的跨域推荐方法。首先，通过分析两个域中用户和物品之间的相似度，并结合内容信息构建了两个域的用户-物品交互图和物品-物品相似度图。然后，通过网络嵌入技术将图结构信息编码为低维向量表示，并通过内容信息和图结构信息进行融合以预测目标域中用户对物品的兴趣。实验证明，基于内容和图结构信息融合的跨域推荐方法可以显著提高推荐的准确性和覆盖率。
2.相关工作
2.1跨域推荐
跨域推荐旨在将一个域中已经存在的用户行为和物品内容信息应用到另一个域中，以提高推荐的准确性和覆盖率。之前的研究主要基于传统的跨域推荐方法，如基于附加信息的方法、基于特征选择的方法和基于迁移学习的方法等。然而，这些方法往往忽略了不同域之间的关联关系，导致推荐的准确性不高。因此，本文提出了一种基于内容和图结构信息融合的跨域推荐方法。
2.2网络嵌入
网络嵌入是一种将图结构信息编码为低维向量表示的技术。通过网络嵌入，可以将复杂的图结构信息转换为低维向量表示，从而方便后续的处理和分析。目前，网络嵌入已经在社交网络分析、推荐系统和信息检索等领域得到了广泛的应用。本文通过网络嵌入技术编码了用户-物品交互图和物品-物品相似度图，以提取出图结构信息中的关联关系。
3.方法
本文提出了一种基于内容和图结构信息融合的跨域推荐方法。首先，通过分析两个域中用户和物品之间的相似度，并结合内容信息构建了两个域的用户-物品交互图和物品-物品相似度图。然后，通过网络嵌入技术将图结构信息编码为低维向量表示，并通过内容信息和图结构信息进行融合以预测目标域中用户对物品的兴趣。
具体来说，我们首先利用用户历史行为和物品的内容信息计算用户和物品之间的相似度，得到用户-物品相似度矩阵。然后，根据相似度矩阵构建用户-物品交互图和物品-物品相似度图。接下来，我们利用网络嵌入技术将图结构信息编码为低维向量表示，得到用户和物品的嵌入向量。最后，通过内容信息和图结构信息的融合，预测目标域中用户对物品的兴趣。
4.实验结果
本文在一个真实的跨域推荐数据集上进行了实验，评估了基于内容和图结构信息融合的跨域推荐方法的性能。实验结果表明，与传统的跨域推荐方法相比，基于内容和图结构信息融合的方法可以显著提高推荐的准确性和覆盖率。
5.结论
本文提出了一种基于内容和图结构信息融合的跨域推荐方法。通过分析两个域中用户和物品之间的相似度，并结合内容信息构建了两个域的用户-物品交互图和物品-物品相似度图。然后，通过网络嵌入技术将图结构信息编码为低维向量表示，并通过内容信息和图结构信息进行融合以预测目标域中用户对物品的兴趣。实验结果表明，基于内容和图结构信息融合的跨域推荐方法可以显著提高推荐的准确性和覆盖率。
值得注意的是，本文只考虑了用户历史行为和物品的内容信息，未考虑其他可能的特征。因此，未来的工作可以进一步扩展特征空间，提高推荐的精度和多样性。此外，本文只考虑了两个域之间的关联关系，未来的工作可以考虑多个域之间的关联关系，进一步提高推荐的准确性和覆盖率。