[發明專利]一種基于局部網絡中三元閉包信息的推薦方法

在審

• 申請號: 201711321110.8
• 申請日: 2017-12-12
• 公開（公告）號: CN107920133A
• 公開（公告）日: 2018-04-17
• 發明（設計）人: 楊旭華;金林波;徐恩平
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08;G06F17/30
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務所有限公司33241
• 代理人: 王利強

技術領域

本發明涉及網絡推薦技術領域，特別是指一種基于局部網絡中三元閉包信息的推薦方法。

背景技術

飛速發展的計算機、互聯網和web技術改變了人們的生活，人們在虛擬社區中結交好友、在新聞網站中瀏覽新聞、在視頻網站中觀看電影、在虛擬圖書館中查閱書籍、在電商平臺中購買物品。但是，人們在享受多彩生活的同時也感受到了信息膨脹帶來的煩惱，即人們無法在海量數據中快速有效地找到最相關的信息。電影、書籍、網頁等信息的數據量動輒以千萬級，這些數據信息的增長速度已經遠遠超過了人類的自然處理能力。在這種大數據的背景下，用戶獲取所需信息的代價越來越大，僅僅依靠傳統人力的方式已經無法評價和選擇這些物品。

在這種情況下，有效過濾海量信息的最有吸引力的方法就是推薦系統。它是根據用戶的信息需求、興趣等，將用戶感興趣的信息、產品等推薦給用戶的個性化信息推薦系統。推薦系統通過研究用戶的興趣偏好，進行個性化計算，由系統發現用戶的興趣點，從而引導用戶發現自己的信息需求。一個好的推薦系統不僅能為用戶提供個性化的服務，還能和用戶之間建立密切關系，讓用戶對推薦產生依賴。研究者們提出了多樣的推薦算法，其中，基于鏈路預測的推薦算法受到了廣泛關注。

網絡中的鏈路預測是指如何通過已知的網絡結構等信息，預測網絡中尚未產生連接的兩個節點之間產生連接的可能性。網絡中的頂點代表用戶，邊代表用戶關系，鏈路預測問題正是對用戶未來關系的分析。

發明內容

為了克服現有的推薦方法的精度較低的不足，本發明通過對網絡局部結構信息的研究，提出了一種基于局部網絡中三元閉包信息的的鏈路預測算法，并將該算法應用到推薦系統中，提出了一種有效地提高鏈路預測算法精度的基于局部網絡中三元閉包信息的推薦方法。

本發明解決其技術問題所采用的技術具體步驟是：

一種基于網絡局部結構信息過濾的推薦方法，包括以下步驟：

步驟一：獲取真實網絡結構信息，建立網絡模型G(V，E)，V代表網絡中的節點，E代表網絡中的連邊；

步驟二：確定目標節點v_i，為節點v_i推薦連接可能性最高的節點，用θ_i表示所有可能的待推薦連接節點集合；

步驟三：在集合θ_i中任取一個節點v_j，獲取節點v_i和v_j的共同鄰居節點集合Ψ(i,j)＝Γ(i)∩Γ(j)，其中Γ(i)和Γ(j)分別表示節點v_i和v_j的鄰居節點集合；

步驟四：在集合Ψ(i,j)中任意選取節點v_h，計算節點v_h的度k_h、節點v_h的鄰居節點之間的連邊個數t_h；

步驟五：計算節點v_i和v_j的相似度指標

步驟六：對集合θ_i中所有的節點，重復步驟三到步驟五，計算所有節點和v_i的相似度指標，將所有節點按照相應的相似度指標數值從大到小排列，取數值最高的三個節點，這三個節點即為連接可能性最高的三個節點。

本發明的有益效果為：從現實生活中朋友推薦的現象出發，在經典的共同鄰居方法的基礎上，利用局部網絡中的三元閉包信息，有效地提高了鏈路預測算法的精度。

附圖說明

圖1為一個網絡模型的的局部結構示意圖。

具體實施方式

下面結合附圖對本發明做進一步說明。

參照圖1，一種基于網絡局部結構信息過濾的推薦方法，包括以下步驟：

步驟一：獲取真實網絡結構信息，建立網絡模型G(V，E)，V代表網絡中的節點，E代表網絡中的連邊，如圖1為一個網絡模型的局部結構示意圖；

步驟二：確定目標節點v_i，如圖1中的節點①，為節點v_i推薦連接可能性最高的節點，用θ_i表示所有可能的待推薦連接節點集合，如圖1中的節點②、節點⑤、節點⑥都屬于節點①的待推薦連接節點集合θ_i；