31、基于决策树的上下文感知推荐系统与有符号社交网络影响者挖掘

基于决策树的上下文感知推荐系统与有符号社交网络影响者挖掘

在当今数字化时代，推荐系统和社交网络分析是两个备受关注的领域。推荐系统旨在为用户提供个性化的推荐，而社交网络分析则致力于挖掘社交网络中的有影响力的节点。本文将介绍一种基于决策树的上下文感知推荐系统以及一种有符号社交网络中影响者挖掘的模因算法方法。

基于决策树的上下文感知推荐系统

系统框架

该推荐系统的主要步骤如下：
1. 构建用户模型 ：将上下文特征融入决策树（DT）分类器中，以构建用户模型。
2. 形成邻域集 ：通过利用目标项目的相似喜好/不喜好行为，为活跃用户形成邻域集。
3. 计算预测评分 ：使用相似度度量（如用户相似度 userSim(ua, ub) 和上下文特征相似度 cosineSim(Ca, Cb) ）计算活跃用户对目标项目的预测评分。
4. 生成推荐列表 ：为活跃用户生成Top - N推荐列表。

以下是具体的计算公式：
- 上下文特征的期望信息增益：
[E(cf)=\sum_{j = 1}^{k}P_{j}InfoGain(D_{cf1}, cf2, \cdots, cfv)]
- 邻域集的定义：
[N(u_a)={u_b: u_b \in U \land u_b \neq u_a \land PClass(u_a, i_t) = AClass(u_b, i_t)}]
其中，(N(u_a