基于复杂网络的信息推荐技术研究

项目名称： 基于复杂网络的信息推荐技术研究

项目编号： No.60973069

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

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： 30万元

中文摘要： 大部分推荐系统本质上可用用户-对象二部分图进行刻画，复杂网络的发展提供了精细刻画二部分图结构特征和演化行为的有力工具，从而有望揭示推荐系统结构演化的特征，为提高推荐质量提供借鉴。项目将系统研究真实推荐系统的用户-对象二部分图的静态结构和动态演化行为，总结大量系统结构上的共性和个性，最终建立简单可控且能较好再现这些统计共性的网络演化模型；在此基础上，拟系统地研究用户-对象二部分图的结构特征与推荐效果之间的关联关系；最后，在协同过滤的算法框架下，系统地研究基于局部信息和全局信息的各种用户相似性指标，得到如何通过分析数据集特性选择合理相似性指标的办法，提出一些整体性能优异的新的相似性指标。该研究有望揭示推荐系统自身的统计特征和演化规律，提供根据推荐系统数据集特征选择推荐算法的一般化指南，推动并最终解决个性化推荐领域具有相当挑战性的一个问题：如何为具有不同特征的数据集选择适当的算法。

中文关键词： 推荐系统；复杂网络分析；二部图网络；网络特征；相似度

英文摘要：

英文关键词： recommender systems；complex network analysis；bipartite networks；network characteristics；similarity