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基于偏好相似度的混合信任推荐模型

太原理工大学学报 2016年第1期47卷 62-67页

作者：谭文安沈腾腾孙勇南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 上海第二工业大学计算机与信息学院上海201209

针对P2P网络中可信数据不完整的问题,提出了将局部可信度与全局可信度相结合的基于偏好相似度推荐的混合信任模型(Preference Similarity Recommendation Trust,PSRTrust),借助相似随机游走策略修复稀疏的可信度矩阵;对不合理假设呈现po... 详细信息

针对P2P网络中可信数据不完整的问题,提出了将局部可信度与全局可信度相结合的基于偏好相似度推荐的混合信任模型(Preference Similarity Recommendation Trust,PSRTrust),借助相似随机游走策略修复稀疏的可信度矩阵;对不合理假设呈现power-law分布进行合理化改进;并给出了可信数据的分布式存储和计算的分布式方法。仿真实验表明,PSRTrust模型有效地提高了在可信数据不完整情况下的交易成功率,并且在遏制恶意节点影响上有一定提高。

关键词：对等网络可信度稀疏可信度计算偏好相似度分布式哈希表

基于关系强度和偏好相似度的社交电商用户信任融合模型

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管理现代化 2019年第6期39卷 96-98页

作者：巩永华陈磊黄卫东南京邮电大学管理学院

虚假冗余信息泛滥与恶意推荐等失信行为阻碍社交电商健康发展,预测并评估用户的可信程度对社交电商营销推广有重要意义。融合用户由局部交互而产生的熟悉度和在全局树立的声望度这一关系强度,以及因个人喜好而产生的偏好相似度,构建社... 详细信息

虚假冗余信息泛滥与恶意推荐等失信行为阻碍社交电商健康发展,预测并评估用户的可信程度对社交电商营销推广有重要意义。融合用户由局部交互而产生的熟悉度和在全局树立的声望度这一关系强度,以及因个人喜好而产生的偏好相似度,构建社交电商用户信任融合模型,并运用熵权法计算熟悉度、声望度和偏好相似度对社交电商用户信任的影响程度。结果表明,熟悉度和偏好相似度对用户信任的影响较大,而声望度对用户信任的影响较小。

关键词：社交电商声望度熟悉度偏好相似度用户信任

基于偏好和M-Flooding的网格资源发现

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计算机工程 2010年第14期36卷 40-42,45页

作者：张秋余乔赞袁占亭兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050

为了更有效地解决网格资源发现和定位问题,提出一种利用偏好划分和M-Flooding算法调整的网格资源发现方法。该方法给出衡量资源相似度的新方法及改进的消息扩散方式M-Flooding算法,将网格空间中的节点根据各自的偏好属性划分为不同的偏... 详细信息

为了更有效地解决网格资源发现和定位问题,提出一种利用偏好划分和M-Flooding算法调整的网格资源发现方法。该方法给出衡量资源相似度的新方法及改进的消息扩散方式M-Flooding算法,将网格空间中的节点根据各自的偏好属性划分为不同的偏好组。搜索请求在组内进行传播,从而避免传统盲目搜索所带来的弊端。实验结果表明,该方法能够提高网格资源发现效率,降低资源发现平均路径长度。

关键词：网格资源偏好相似度偏好组 M-Flooding算法

融合社交网络和兴趣的正则化矩阵分解推荐模型

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计算机应用 2018年第9期38卷 2523-2528页

作者：文凯朱传亮重庆邮电大学通信新技术应用研究中心重庆400065 重庆信科设计有限公司重庆401121

针对目前用户偏好数据和社交关系数据十分稀疏的问题,以及用户可能更加喜欢朋友推荐的商品而不喜欢非朋友推荐的商品这样一个事实,提出了一种结合社交网络和用户间的兴趣偏好相似度的正则化矩阵分解推荐算法,首先针对社交关系数据稀疏问... 详细信息

针对目前用户偏好数据和社交关系数据十分稀疏的问题,以及用户可能更加喜欢朋友推荐的商品而不喜欢非朋友推荐的商品这样一个事实,提出了一种结合社交网络和用户间的兴趣偏好相似度的正则化矩阵分解推荐算法,首先针对社交关系数据稀疏问题,利用网络的全局和局部拓扑特性挖掘出用户间的信任和不信任关系矩阵,然后定义了一种改进的用户间的兴趣偏好相似度计算方法,最后在矩阵分解的过程中将信任矩阵、不信任矩阵以及兴趣相关性综合起来为用户作出推荐。实验表明该方法优于主要的正则化推荐方法,与基本的矩阵分解模型(Social MF)、SoRec、Trust MF、CTRPMF、Rec SSN算法相比,算法在均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)上分别减小了1.1%~9.5%和2%~10.1%,取得了较好的推荐效果。

关键词：数据稀疏推荐系统社交网络偏好相似度矩阵分解正则化

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基于标签挖掘的个性化推荐算法

计算机工程与设计 2024年第3期45卷 932-939页

作者：时光洋于万钧陈颖上海应用技术大学计算科学与信息工程学院上海201418

基于标签的推荐算法中存在两个主要缺陷,缺乏用户对于标签偏好值的量化,以及不同标签在用户使用中所占权重。为此提出一种从标签角度出发的个性化推荐算法。分析用户历史行为中使用过的标签,根据用户历史行为建立用户的标签兴趣模型,利... 详细信息

基于标签的推荐算法中存在两个主要缺陷,缺乏用户对于标签偏好值的量化,以及不同标签在用户使用中所占权重。为此提出一种从标签角度出发的个性化推荐算法。分析用户历史行为中使用过的标签,根据用户历史行为建立用户的标签兴趣模型,利用标签兴趣模型计算用户对不同标签的偏好值;统计用户的历史评分记录,计算不同标签所占权重;将两者进行线性组合,得出用户对标签的兴趣度。利用余弦相似度,计算用户偏好相似度,将用户偏好相似度引入到矩阵分解模型中,进行项目评分预测和推荐。实验结果表明,在MovieLens数据集上,该算法相比于传统算法LFM和SVD++在RMSE上分别降低了5.00%和1.41%,在MAE上分别降低了5.07%和1.00%。

关键词：推荐系统标签偏好相似度矩阵分解用户个性化推荐协同过滤推荐算法兴趣相似度

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基于组合类别空间的随机游走推荐算法

计算机应用 2019年第4期39卷 984-988页

作者：樊玮谢聪肖春景曹淑燕中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 河北工业大学电子信息工程学院天津300401

传统的类别驱动方法只考虑类别间的关联或是将其组织成扁平或层次结构,而项目和类别对应关系复杂,其他信息容易被忽略。针对这个问题提出基于组合类别空间的随机游走推荐算法,更好地组织了项目类别信息、缓解了数据稀疏。首先,建立一个... 详细信息

传统的类别驱动方法只考虑类别间的关联或是将其组织成扁平或层次结构,而项目和类别对应关系复杂,其他信息容易被忽略。针对这个问题提出基于组合类别空间的随机游走推荐算法,更好地组织了项目类别信息、缓解了数据稀疏。首先,建立一个用哈斯图表示的项目组合类别空间,将项目和类别复杂的一对多关系映射成一对一的简单关系,并表示用户上下层次、同层次及跨层次的项目类别间的跳转;接着,定义组合类别空间的语义关系及链接、偏好两种语义距离,更好地定性、定量描述用户动态偏好的变化;然后,结合组合类别空间上用户浏览图的语义关系、语义距离、用户行为跳转、跳转次数、时序、评分等各种信息,利用随机游走建立用户个性化类别偏好模型;最后,根据用户个性化偏好完成基于用户的协同过滤项目推荐。在MovieLens数据集上的实验显示,与基于用户的协同过滤(UCF)、基于类别关联的推荐模型(UBGC和GENC)相比,所提算法推荐的F1-score提高了6～9个百分点,平均绝对误差(MAE)减小了20%～30%;与基于类别层次潜在因子模型(CHLF)相比,所提算法推荐的F1-score提高了10%。实验结果表明,所提算法在排序推荐上优于传统基于类别的推荐算法。

关键词：偏好相似度梯度下降随机游走协同过滤推荐算法

基于社区的移动社交网络安全路由算法设计与实现

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信息网络安全 2017年第7期 25-31页

作者：刘浩陈志刚张连明中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083 湖南人文科技学院信息学院湖南娄底417000 湖南师范大学物理与信息科学学院湖南长沙410081

传统的路由安全机制并不能适用于分布式协作的移动社交网络路由协议的设计。针对该问题,文章给出了一种基于社区的移动社交网络安全路由算法SRAC。首先,采用信任云模型计算出节点间基于社区的综合信任度;然后,给出节点间基于社区的偏好... 详细信息

传统的路由安全机制并不能适用于分布式协作的移动社交网络路由协议的设计。针对该问题,文章给出了一种基于社区的移动社交网络安全路由算法SRAC。首先,采用信任云模型计算出节点间基于社区的综合信任度;然后,给出节点间基于社区的偏好相似度,通过分析节点间的相遇信息计算出相互的联络紧密度,并综合偏好相似度与联络紧密度得出节点间的关系亲密度;最后,根据移动节点间的综合信任度和节点间的关系亲密度,设计移动社交网络的安全路由算法。实验结果表明,路由算法SRAC能够有效地抑制恶意节点对消息路由的影响。

关键词：移动社交网络社区信任云偏好相似度关系亲密度

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网格环境下资源发现方法的研究

网格环境下资源发现方法的研究

作者：乔赞兰州理工大学

学位级别：硕士

随着人们对广域网上分布资源共享需求的与日俱增,网格技术已逐渐成为实现互联网环境下资源共享的主要方式之一。为了更有效地解决网格资源发现问题,在分析了传统衡量资源相似度方法以及泛洪式消息扩散所存在不足之后,提出了一种利用偏... 详细信息

随着人们对广域网上分布资源共享需求的与日俱增,网格技术已逐渐成为实现互联网环境下资源共享的主要方式之一。为了更有效地解决网格资源发现问题,在分析了传统衡量资源相似度方法以及泛洪式消息扩散所存在不足之后,提出了一种利用偏好划分和M-Flooding算法调整的网格资源发现方法。首先,该方法给出了衡量资源相似度的新方法,将网格空间中的节点根据各自偏好属性划分为不同的偏好组,搜索请求在组内进行传播,从而避免了传统盲目搜索所带来的弊端;其次,给出了经改进的消息扩散方式M-Flooding算法,降低了消息扩散开销和冗余消息传输开销。为了更进一步地解决传统资源发现方法的不足,文中提出基于改进结构的多播网格资源发现模型。该模型使用多种策略来保证网格资源发现服务的可扩展性和发现效率,将节点划分到不同的域,在域内使用改进的分布式哈希表技术使得局部的消息路由效率有所提高;树型覆盖网络与分层结构相结合的方式提高了全局扩展性,并通过多播实现管理节点间的消息转发来降低网络负载。采用GridSim作为模拟工具,对利用偏好划分和M-Flooding算法调整的网格资源发现方法和基于改进结构的多播网格资源发现模型进行了模拟实验,并与传统的网格资源发现方法进行比较：与传统的Gnutella网格资源发现方法相比,利用偏好划分和M-Flooding算法调整的网格资源发现方法提高了网格资源发现效率,降低了资源发现平均路径长度;与基于泛洪的完全分布式资源发现模型(Flooding)相比,基于改进结构的多播网格资源发现模型提高了网格环境下资源发现的成功率。通过将本模型在不同的TTL设置下的性能参数变化情况进行比较发现,当域内节点数较大时,通过限定跳数(即减小TTL)可减少网络上传递的查询和响应消息数量,缩短查询时间,提高网格环境下资源发现的效率。

关键词：网格资源发现偏好相似度 M-Flooding算法多播

优化的点对点文件交换系统OptimizationPeer的原理与设计

同方学位论文库评论

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优化的点对点文件交换系统OptimizationPeer的原理与设计

作者：房飞山东大学

学位级别：硕士

P2P是Peer-to-Peer的缩写，其中Peer是“同等的人、伙伴”的意思。国内一般将P2P直译成“端对端”或者“点对点”，又可称为对等网，是一种新的分布式计算模式。在这种模式下，服务器与客户机的界限消失了，网络上的所有节点都可以“平... 详细信息

P2P是Peer-to-Peer的缩写，其中Peer是“同等的人、伙伴”的意思。国内一般将P2P直译成“端对端”或者“点对点”，又可称为对等网，是一种新的分布式计算模式。在这种模式下，服务器与客户机的界限消失了，网络上的所有节点都可以“平等”地共享其他节点的计算资源。 P2P系统是一种分布式系统，系统中的每个节点都是对等的，既向其他节点提供服务，又向其他节点索取服务。在P2P系统中，节点之间直接交换的可以是文件、消息、存储空间和CPU周期等，系统中的节点是动态的，可以随时加入或退出。随着计算机技术和网络技术的发展，渐渐形成了一种从集中的单机系统转向分布式系统的趋势，P2P越来越受到学术界和工业界的重视。P2P系统具有非集中化、可扩展性、可用性、自适应性、负载均衡、匿名性等特点，主要的应用领域包括：文件交换、对等计算、协同工作、即时通讯、搜索引擎、网络游戏、基于Internet的文件存储系统和操作系统等。P2P技术尚未成熟，许多问题有待深入研究。本文的研究对象就是P2P系统的一个重要分支——文件交换系统。本文提出了一个优化的P2P文件交换系统模型，吸纳了各种先进思想，综合了现有多个系统的优点，有力提升了系统的整体性能，本文的主要贡献有：一、系统介绍了P2P的基础知识，归纳出P2P文件交换系统的4大主要研究问题，分别介绍了各个问题的研究状况，分析了现有技术的优缺点，总结出影响P2P文件交换系统效率的4个主要因素，即网络结构、查询方式、路由选择和文件传输方式。二、提出了一个优化的P2P文件交换系统模型OptimizationPeer，从以下几个方面提高了系统性能： (1) 提出一种基于偏好的超节点网络模型，充分体现幂规律和小世界特征，提出了偏好相似度的概念和计算公式，并给出了动态自调整网络的实现策略;(2) 采用分布式广度优先(DBFS)方法处理超节点间的消息转发问题，给出了DBFS的算法，分析了该算法的时间、空间复杂度和效用;并给出了进一步优化查询机制的3条规则。 (3) 利用元数据自动抽取和增量更新技术，在超节点上以XML格式存储了共享文件的众多特征信息，可以支持基于XQuery的高效复杂查询。 (4) 通过并行多点下载技术大幅度提高了文件传输效率。三、详细论述了在P2P环境中进行并行多点下载的实现策略，提出了下载节

关键词：对等网文件交换系统超节点偏好相似度分布式广度优先元数据并行多点下载