动态演化在线系统中的信息推荐问题研究

项目名称： 动态演化在线系统中的信息推荐问题研究

项目编号： No.61370150

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 尚明生

作者单位： 电子科技大学

项目金额： 75万元

中文摘要： 推荐技术的研究在理论和应用层面都有着重大的意义和价值。现有研究主要集中在静态系统的推荐算法，考虑单步推荐的准确性，而实际的推荐系统是动态演化系统。本项目使用二部图来刻画在线推荐系统，从网络演化分析入手，来研究系统动态发展过程中的信息推荐问题。首先，将系统研究网络结构对推荐效果的影响，提取决定推荐效果的网络信息骨架，并设计基于网络的动态调整方法来优化推荐过程。其次，将通过考察推荐系统和推荐网络的协同演化过程，设计具有长期优势的在线推荐算法，不仅满足个体需求，同时优化整个系统。第三，项目还将研究推荐算法的个性化使用问题，探究不同算法的最适用用户群，为不同的用户及其在系统的不同阶段设计最恰当的推荐算法。最后，项目将研究演化推荐网络中的趋势预测问题，力求通过微观的推荐过程来预测宏观的商品流行性演化。项目将不仅在理论上填补信息推荐系统的动态演化研究的空白，而且在实践中能提高推荐系统的长期效果及效率。

中文关键词： 推荐系统；网络结构；系统演化；推荐的个性化；预测

英文摘要： The research of recommender systems has been playing a significant role in both the theory and the application. The previous studies focus on the static online recommendation, that is, only one-step recommendation is considered. In this project, recommend

英文关键词： Recommender systems；Network structure；System evolution；Individualized recommender；Prediction