10、偏好与情感引导的社交推荐：结合时间动态的创新探索

偏好与情感引导的社交推荐：结合时间动态的创新探索

在当今数字化的时代，推荐系统在各个领域发挥着至关重要的作用，尤其是在零售行业。传统的推荐系统主要基于用户的偏好为用户提供推荐列表，但随着社会网络的发展，以及用户偏好随时间变化的特性，传统推荐系统面临着新的挑战。下面将深入探讨一种结合时间动态和用户偏好的社交推荐模型。

1. 背景与挑战

推荐系统在零售行业取得了巨大的成功，这也促使人们不断寻求创新和改进的推荐算法。社会网络的兴起为新的推荐算法提供了利用用户生成内容的机会，从而催生了社交推荐系统。这些系统通过整合用户评论中的情感信息来优化推荐列表。

然而，捕捉用户随时间变化的偏好是一个巨大的挑战。例如，在相机领域，过去用户可能非常关注LCD显示屏，但现在几乎所有相机都配备了该功能，它就不再是决定购买的关键因素。因此，我们需要考虑时间和偏好背景，将这些背景与基于方面的情感分析相结合。

2. 相关研究

• 情感分析 ：社交推荐系统认识到用户评论情感分析的重要性。虽然词法工具（如SentiWordNet）可用于确定单词级别的情感极性和强度，但需要复杂的方法来汇总句子、段落和文档级别的情感分数，以考虑否定和其他情感修饰因素。越来越多的情感聚合是在方面级别进行的，因为用户的情感通常是混合的，并在产品的各个方面表达。
• 时间动态 ：时间动态对于内容和协作方法都是至关重要的维度。早期的概念漂移工作主要应用于分类任务，侧重于优化学习时间窗口。在推荐系统中，时间知识以规则的形式用于预测用户的购买行为。同时，也观察到时间对用户评分和产品偏好的影响。将重要性