基于非负矩阵分解的群组推荐算法.docx

基于非负矩阵分解的群组推荐算法
基于非负矩阵分解的群组推荐算法
摘要：群组推荐是一种新兴的推荐系统技术，它通过挖掘用户之间的社交关系和群组间的相似性来提供个性化的推荐服务。本文提出了一种基于非负矩阵分解的群组推荐算法，该算法能够同时考虑用户的个人兴趣和群组兴趣，从而提高推荐的精度和准确性。实验结果表明，该算法在群组推荐的性能上具有较好的表现。
关键词：群组推荐；非负矩阵分解；个性化推荐；社交关系
1.引言
随着社交网络的快速发展，越来越多的用户在互联网上参与到各种社交群组中。在这些群组中，用户可以与其他成员共享兴趣、经验和信息。然而，随着群组规模的不断增长和信息的过剩，用户在海量的信息中很难找到感兴趣的内容。因此，提供一种个性化的群组推荐算法成为了推荐系统领域的研究热点。
2.相关工作
传统的推荐算法主要关注个人兴趣和行为，忽略了用户之间的社交关系。因此，一些研究者提出了基于社交关系的推荐算法，通过挖掘用户之间的社交关系来提高推荐的精度。然而，这些算法通常只考虑了用户间的单向关注关系，忽略了群组间的相似性。为了解决这个问题，人们引入了非负矩阵分解技术来同时考虑用户的个人兴趣和群组兴趣，并据此进行推荐。
3.方法
本文提出的基于非负矩阵分解的群组推荐算法主要包括以下几个步骤：首先，根据用户的个人兴趣和群组的兴趣，构建一个用户-群组兴趣矩阵。然后，利用非负矩阵分解算法将兴趣矩阵分解为两个非负矩阵，分别表示用户和群组的隐含特征。接下来，通过计算用户与群组之间的相似度得分，找出与用户兴趣最匹配的群组。最后，根据用户在群组内的活动和行为，进一步调整推荐结果。
4.实验与分析
为了评估提出的算法的性能，使用了一个包含真实用户和群组数据的数据集进行实验。实验结果显示，基于非负矩阵分解的群组推荐算法在推荐准确性和覆盖率等方面具有明显的优势。与传统的推荐算法相比，该算法能够更好地利用用户的社交关系和群组间的相似性，提供个性化的推荐服务。
5.结论
本文提出了一种基于非负矩阵分解的群组推荐算法，该算法能够同时考虑用户的个人兴趣和群组兴趣，从而提高推荐的精度和准确性。实验结果表明，该算法在群组推荐的性能上具有较好的表现。未来的研究可以进一步优化算法的性能，并将其应用到更广泛的实际场景中。
参考文献：
[1]Zhou,Y.,Cheng,H.,&Tan,L.(2012).Grouprecommendersystems:Asurvey.InternationalJournalofMachineLearningandCybernetics,3(1),39-55.
[2]Xu,X.,Lv,Y.,&Zhang,Y.(2014).Non-negativematrixfactorizationbasedrecommendationforsocialgroup.InformationSciences,266,126-138.
[3]Yu,R.,&Xu,W.(2016).Socialnetworkgrouprecommendersystemswithrankregularizer.Neurocomputing,175,729-736.