网络科学视角下的推荐系统研究

本书在对以协同过滤为主的推荐系统、网络科学进行系统理论综述的基础上，考虑社交网络发展以及用户社交信任、用户兴趣的网络关系特征，主要运用网络科学的方法，研究协同过滤为主的推荐系统问题。主要内容包括：（1）考虑用户显式、隐式评分和用户行为等数据，运用二分图研究用户-项目协同过滤推荐问题；（2）通过用户行为数据挖掘用户间的隐性信任关系，提出结合用户社交信任和用户兴趣的概率矩阵分解方法，进行推荐；（3）针对旅游景点推荐的特点，提出综合用户社交信任关系和旅游标签偏好的个性化旅游景点推荐算法。研究成果可广泛应用于数据驱动的电子商务、网络营销领域，提高推荐效率和精确度，提升互联网平台及商家的服务水平，增强客户满意度。

这是一本深入探讨推荐系统、网络科学以及社交网络发展及其在个性化推荐中应用的著作。书中首先综述了推荐系统的基本理论，包括协同过滤推荐、基于内容的推荐等，并深入探讨了网络科学的基础理论，如社会网络、图和网络以及复杂网络等。在此基础上，作者进一步深入研究了基于二分图的多参数网络结构推荐算法，以及社交信任在个性化推荐中的应用。 书中详细阐述了用户隐性信任关系研究，探讨了如何通过用户行为数据挖掘用户间的隐性信任关系，并提出结合用户社交信任和用户兴趣的概率矩阵分解方法，进行推荐。此外，针对旅游景点推荐的特点，作者提出了综合用户社交信任关系和旅游标签偏好的个性化旅游景点推荐算法。 书中还讨论了互联网分享社区对旅游推荐的影响，以及如何通过地理标记图片在旅游地点挖掘中的应用，挖掘出受欢迎的旅游景点，并对这些景点进行语义标注，从而建立一个城市的旅游景点数据集，用于旅游景点的推荐。 为了验证算法的有效性，书中通过基于Flickr数据集的实验验证，展示了STGT算法在旅游景点推荐系统中的有效性，特别是在处理新项目和提高推荐精确度方面表现出色。此外，作者还探讨了如何通过改进算法提高推荐准确性，包括用户显式