社交網(wǎng)絡中基于形式概念分析的用戶推薦.pdf

1、隨著 Web2.0時代的到來，諸如Twitter，騰訊微博等微博系統(tǒng)受到了越來越多的用戶的青睞。不同于傳統(tǒng)的社交網(wǎng)絡，在微博社區(qū)中，用戶通過關注或被關注關系，形成網(wǎng)絡社會關系。作為信息分享與傳播平臺，微博系統(tǒng)所提供的最為基本也是最具特色的服務是作為一個工具可以隨時隨地發(fā)布用戶自身感興趣的短消息（稱之為微博）。每個用戶的主頁面上都會按照時間先后順序顯示其所有關注對象所發(fā)布的微博信息。因此，為用戶推薦最感興趣的關注人，從而使他們能夠最大程度

2、地受益于其關注人所發(fā)布的微博信息對于微博推薦系統(tǒng)是一個十分重要的問題。然而，微博系統(tǒng)的用戶數(shù)量是極為龐大的，在如此大規(guī)模的社區(qū)中為每一個用戶推薦最相關的關注對象是一個充滿挑戰(zhàn)的研究課題。
　　本文提出了形式概念分析（FCA）應用于社交網(wǎng)絡中用戶推薦系統(tǒng)中的方法。形式概念分析是一種分析二元關系的數(shù)學方法。本文我們用它來處理用戶推薦系統(tǒng)中用戶與微博文本中詞項關系。基于形式概念分析，文章提出了一些有益的探索和研究，主要內(nèi)容如下：

3、　　（1）采用概念格來存儲基于用戶和詞項間的映射關系以作為知識背景，以便指導推薦系統(tǒng)的推薦。通過計算概念相似度以及用概念格匹配遍歷到的候選用戶，我們可以得到候選用戶的排名并用它來有效地擴展目標用戶的好友列表。
　　（2）我們也提出了基于用戶的微博以及社會關系的用戶背景圖來表示知識背景。通過計算與用戶背景圖中的概念的相似度并與用戶背景圖進行匹配，我們得到候選用戶的排名并依此來進行用戶推薦。為了對基于用戶背景圖的聚類方法進行評估，我們