检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2016年第4期39卷 745-764页

作者：张玉洁杜雨露孟祥武北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876

近年来,组推荐系统逐渐成为推荐系统领域的研究热点之一.大部分推荐系统主要关注单个用户的推荐,然而在许多日常活动中需要为多个用户形成的群组进行推荐.组推荐系统作为解决群组推荐问题的有效手段,将单个用户推荐扩展为群组推荐,这为... 详细信息

近年来,组推荐系统逐渐成为推荐系统领域的研究热点之一.大部分推荐系统主要关注单个用户的推荐,然而在许多日常活动中需要为多个用户形成的群组进行推荐.组推荐系统作为解决群组推荐问题的有效手段,将单个用户推荐扩展为群组推荐,这为推荐系统的研究带来了一些新的挑战.根据群组特征和社会化因素,融合群组成员偏好以满足所有群组成员的偏好需求是组推荐系统的主要任务.该文对最近几年组推荐系统研究进展进行综述,从组推荐系统的形式化定义和研究框架入手,对组推荐系统的用户偏好获取、群组发现、偏好融合算法、社会化组推荐以及效用评价等关键技术进行前沿概况,并分析了群组特征对偏好融合算法的影响.对组推荐系统在不同领域的应用进展进行归纳和总结.最后,对组推荐系统有待深入研究的难点和发展方向进行展望.

关键词：组推荐推荐系统偏好融合群组建模群组发现社交网络社会媒体数据挖掘

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异质-同质视角下的群组出行推荐方法研究

异质-同质视角下的群组出行推荐方法研究

引用

作者：王培培武汉理工大学

学位级别：博士

近年来,在移动互联网定位服务的迅速普及下,越来越多的用户倾向于在互联网上分享自己在兴趣点(Point-Of-Interests,POIs)上的出行经历,如签到、打卡或轨迹信息等。基于兴趣点的交互行为数据不断增长,推荐系统作为一种有效的信息过滤手... 详细信息

近年来,在移动互联网定位服务的迅速普及下,越来越多的用户倾向于在互联网上分享自己在兴趣点(Point-Of-Interests,POIs)上的出行经历,如签到、打卡或轨迹信息等。基于兴趣点的交互行为数据不断增长,推荐系统作为一种有效的信息过滤手段已经被广泛应用至位置服务领域。由于现有的出行推荐从面向单一用户的兴趣点推荐或旅行推荐开始扩展为多个用户的出行场景,因此群组出行推荐系统贴合于多个用户以群组的形式共同出行的现实场景(组团旅行)已经成为当下重要的研究课题之一。鉴于此,本文对面向群组用户的出行推荐方法进行研究,在用户之间异质性和群组整体同质性的视角下,分析用户行为数据,建立群组用户偏好模型,挖掘群组用户隐式需求。本文的主要研究内容主要围绕以下三个方面展开: (1)研究异质-同质双驱动的群组建模及POI出行推荐方法,旨在捕获群组的本质属性(inherent attribute)精准构建群组偏好模型。就已有的固定群组而言,群组本身具有一定的社会性,通过群组整体呈现的同质性可以探索群组的本质属性。故该方法提出同质性驱动的群组内在建模和异质性驱动的动态影响力挖掘模型以实现群组偏好建模。其中,同质性驱动的群组内在建模利用预训练模型实现交互级和用户级的群组全局特征学习;基于注意力机制设计异质性驱动的影响力挖掘模型,利用局部特征学习区分用户在不同群组中的影响;并将全局特征与局部特征两者聚合形成群组的偏好。在POI出行数据集和通用群组推荐数据集上均验证了群组建模方法的有效性。 (2)研究行为异质驱动的用户Trip出行推荐方法,旨在利用由POI组成的Trip数据来发掘Query式出行推荐系统中用户决策行为和空间行为的关系。受出行者行为异质性的驱动,用户Query决策行为是空间行为的基础,空间行为是Query决策行为的体现。故该方法协同两者完成用户级的去偏表征学习,即结合序列生成和去偏学习探索用户潜在的移动行为模式,将用户给定的Query决策信息作为显式的偏好信号,设计去偏对抗学习模块和去偏对比学习模块缓解推荐过程中可能存在的选择偏差和曝光偏差问题。在Trip数据集上分析用户的出行行为并提升用户偏好建模的能力。 (3)研究深度聚类引导的群组发现及Trip出行推荐方法,旨在当群组未形成时从Query式出行推荐系统中设计群组构建方法。该方法在Query式出行推荐中融合用户历史偏好信息和邻居拓扑信息,采用深度聚类实现群组发现,即分别利用用户的历史出行记录、Query记录、共现地点等信息作为群组发现的监督信息,探究不同模式下的群组发现规律,以发掘不同用户行为的组内同质性和组间异质性。在构建的群组基础上再通过群组偏好建模方法完成面向群组用户的Trip出行推荐。在群组尚未形成场景下分析用户行为信息,以此进一步挖掘群组用户的隐式需求并改进群组Trip出行的推荐性能。

关键词：群组出行推荐 Query式推荐群组建模偏好异质-同质性

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知识图谱在银行风控方面的探索与实践

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金融科技时代 2023年第12期31卷 54-58,80页

作者：曾超湛王湘灵马希佳耿少华中信银行广州分行中信银行

文章提出一种基于知识图谱群组建模算法的链式风险传导、发现与预警的风控方法,该方法的核心思想是运用知识图谱技术构建对公资金链图谱,利用Louvain社区发现算法以自启发的方式将图谱网络中的企业节点划分成不同群组,每当模型监测到企... 详细信息

文章提出一种基于知识图谱群组建模算法的链式风险传导、发现与预警的风控方法,该方法的核心思想是运用知识图谱技术构建对公资金链图谱,利用Louvain社区发现算法以自启发的方式将图谱网络中的企业节点划分成不同群组,每当模型监测到企业出现资金链断裂、舆情等风险事件时,通过图谱的社区机制对风险企业所属群组内所有节点实行链式传导。相较于商业银行的传统风控,图谱风控方法让监测对象涵盖了整个上下游交易链路而不局限于企业本身,建立了一种更广泛维度的风险发现与预警机制。

关键词：银行风控资金链群组建模 Louvain

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群组推荐分析与研究综述

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电信科学 2018年第12期34卷 71-83页

作者：吴云昌刘柏嵩王洋洋费晨杰宁波大学浙江宁波315211

随着大数据时代的到来,推荐系统的应用领域也愈发广泛,组推荐系统的推荐服务对象由单一用户扩展为群组成员,正成为推荐系统领域的研究热点之一。组推荐系统需要考虑所有群体成员的偏好,将各成员的偏好融合,缓解群组成员之间的偏好冲突,... 详细信息

随着大数据时代的到来,推荐系统的应用领域也愈发广泛,组推荐系统的推荐服务对象由单一用户扩展为群组成员,正成为推荐系统领域的研究热点之一。组推荐系统需要考虑所有群体成员的偏好,将各成员的偏好融合,缓解群组成员之间的偏好冲突,使推荐结果尽可能满足所有群组成员。主要对最近的组推荐的研究进展进行综述,分别对群组分类、群组发现、群组预测推荐的前沿进行总结,并概括了群组推荐的影响因素。最后,对组推荐的研究点及其展望分别进行阐述。

关键词：群组推荐群组发现偏好融合群组建模推荐系统

来源：评论

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