基于社交网络结构的社会推荐算法研究

于 2024-05-14 01:43:47 发布

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分类专栏： AI Agent 应用开发 AI大模型企业级应用开发实战 MCP实战开发AI大模型应用与大数据计算架构文章标签：计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA

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本文探讨了社交网络如何提升推荐系统的效果，通过分析社交网络结构、信任传播和协同过滤，展示了如何构建和应用基于社交网络的推荐算法。讨论了皮尔逊相关系数、余弦相似度和Jaccard相似度等关键概念，并提供了Python代码实例。最后，文章展望了未来发展趋势和面临的挑战，包括数据隐私、冷启动问题和数据稀疏性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. 背景介绍

1.1 推荐系统的兴起与挑战

互联网时代信息爆炸式增长，用户面临信息过载的困境。推荐系统应运而生，旨在从海量信息中筛选出用户感兴趣的内容，降低信息过载的影响，提升用户体验。传统的推荐系统主要依赖于用户的历史行为数据，例如评分、购买记录等，进行个性化推荐。然而，随着社交网络的兴起，用户之间的社交关系成为了新的信息来源，为推荐系统带来了新的机遇和挑战。

1.2 社交网络结构与信息传播

社交网络是一种由节点（用户）和边（关系）组成的复杂网络结构。用户之间的社交关系蕴含着丰富的用户信息，例如兴趣爱好、价值观、信任关系等。信息在社交网络中传播，受到网络结构、用户行为和信息内容等多种因素的影响。研究表明，社交网络结构对信息传播具有显著影响，例如，信息更容易在紧密连接的用户群体中传播，意见领袖对信息传播具有重要作用。