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    基于情感緊密度的社交網(wǎng)絡(luò)推薦算法

    2016-03-01 08:52彭歡張能福
    2016年2期
    關(guān)鍵詞:緊密度

    彭歡 張能福

    摘要:當(dāng)前的社交網(wǎng)絡(luò)推薦算法主要是基于內(nèi)容相似度或者好友相似度進(jìn)行推薦,忽略了社交網(wǎng)絡(luò)中情感值計(jì)算;而基于NAS算法的緊密度計(jì)算屬性邊權(quán)值靈活度不高,因而緊密度計(jì)算不夠準(zhǔn)確,不能產(chǎn)生較為理想的推薦效果。針對(duì)上述兩個(gè)問(wèn)題,提出了基于情感緊密度的社交網(wǎng)絡(luò)推薦算法,以達(dá)到社交網(wǎng)絡(luò)推薦準(zhǔn)確率的提高。實(shí)驗(yàn)證明,該方法在提高短號(hào)集團(tuán)網(wǎng)絡(luò)的推薦準(zhǔn)確率方面較為理想。

    關(guān)鍵詞:緊密度;推薦準(zhǔn)確率;情感值計(jì)算;NAS算法

    一、引言

    短號(hào)集團(tuán)社交網(wǎng)絡(luò)上的推薦問(wèn)題,不同于傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng),傳統(tǒng)社交網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)主要基于以下幾類來(lái)進(jìn)行推薦:第一、基于用戶節(jié)點(diǎn)愛好之間的相似度來(lái)進(jìn)行推薦;第二、基于共同好友之間的相似度來(lái)進(jìn)行推薦;第三、基于以上兩類之間的相似度來(lái)進(jìn)行推薦。然而,對(duì)于用戶節(jié)點(diǎn)之間的通話除了固有的工作需求,還存在生活好友之間的聯(lián)系需求,以上推薦系統(tǒng)對(duì)于情感緊密度的計(jì)算都鮮有涉及,因此也難以提供較為理想的推薦效果[4][5][6]。

    集團(tuán)社交網(wǎng)絡(luò)中的推薦系統(tǒng)所服務(wù)對(duì)象是單個(gè)自然人用戶節(jié)點(diǎn),其推薦的內(nèi)容主要為向用戶推薦最為有利的短號(hào)集團(tuán)網(wǎng)絡(luò)。對(duì)于單向交流的推薦,通過(guò)計(jì)算用戶節(jié)點(diǎn)與集團(tuán)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的部分用戶節(jié)點(diǎn)間的交流頻率、情感強(qiáng)度,進(jìn)而得出用戶與集團(tuán)之間的緊密度,根據(jù)緊密度最高值進(jìn)行推薦的方法通常能達(dá)到很理想的推薦效果。

    針對(duì)以上問(wèn)題,本文主要解決的是用戶節(jié)點(diǎn)與集團(tuán)社交網(wǎng)絡(luò)通話記錄的情感緊密度計(jì)算,具體分為兩大類:工作關(guān)系需求分析對(duì)于推薦集團(tuán)社交網(wǎng)絡(luò)的影響,通過(guò)緊密度分析計(jì)算用戶節(jié)點(diǎn)間的緊密度權(quán)值;生活關(guān)系對(duì)于推薦集團(tuán)網(wǎng)絡(luò)的影響,通過(guò)緊密度分析計(jì)算用戶節(jié)點(diǎn)間的緊密度權(quán)值。通過(guò)以上分析計(jì)算,再進(jìn)行歸類,統(tǒng)計(jì)用戶節(jié)點(diǎn)與各個(gè)集團(tuán)社交網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值大小,利用改進(jìn)的NAS算法計(jì)算自然人與集團(tuán)之間的緊密度,根據(jù)緊密度向自然人推薦集團(tuán)社交網(wǎng)絡(luò),進(jìn)而提高推薦的準(zhǔn)確度[1]。

    二、改進(jìn)的NAS算法

    基于節(jié)點(diǎn)屬性相似性的NAS算法計(jì)算方法是:對(duì)任意兩節(jié)點(diǎn)計(jì)算屬性相似度,每增加一個(gè)共同屬性,其邊權(quán)值就加1,由此來(lái)判斷兩節(jié)點(diǎn)之間的緊密度。然而自然人與集團(tuán)社交網(wǎng)絡(luò)各用戶之間的緊密程度各有不同,邊權(quán)值大小不一[2]。改進(jìn)的NAS算法基于邊權(quán)值不同的思想,對(duì)原有的算法進(jìn)行改進(jìn),計(jì)算方法如下:

    由上式計(jì)算方法可知,自然人與集團(tuán)社交網(wǎng)絡(luò)之間的值越高,就越緊密,反之,則緊密度越低。選取緊密度最高的集團(tuán)社交網(wǎng)絡(luò)給予推薦能達(dá)到較為理想的效果。

    三、情感緊密值分析

    下面結(jié)合默認(rèn)日常工作時(shí)間,給出影響情感傾向性的兩種時(shí)間段的情感緊密值計(jì)算規(guī)則。

    對(duì)于一個(gè)自然人,有工作時(shí)段情感系數(shù)、生活時(shí)間情感系數(shù)、通話頻率和情感值4個(gè)概念,分別記為Work(value)、Life(value)、Frequency(value)和Socre。影響用戶之間通話情感值的關(guān)系分為兩種,分別為:工作關(guān)系和生活關(guān)系。工作關(guān)系本身的情感強(qiáng)度低于生活關(guān)系的情感強(qiáng)度,情感程度直接影響情感系數(shù)的取值。工作時(shí)段情感系數(shù)表示處于工作時(shí)間段通話所包含的情感值,設(shè)為0.5;生活時(shí)間情感系數(shù)表示處于生活時(shí)間段通話所包含的情感值,設(shè)為1;通話頻率表示工作時(shí)間段和生活時(shí)間段分別所含的次數(shù)。自然人與集團(tuán)內(nèi)客戶通話情感程度計(jì)算規(guī)則如式(1)所示:

    Socre=Work(value)Frequency(value)+Life(value)Frequency(value)(1)

    說(shuō)明:當(dāng)自然人與集團(tuán)內(nèi)某些客戶僅存在工作關(guān)系時(shí),生活時(shí)間情感系數(shù)與通話頻率的組合情感值默認(rèn)為0,同理當(dāng)自然人與集團(tuán)內(nèi)某些客戶僅存在生活關(guān)系時(shí),工作時(shí)間情感系數(shù)與通話頻率的組合情感值默認(rèn)為0。

    四、基于情感緊密度的用戶圖

    首先建立邊無(wú)權(quán)值的初步用戶圖(如圖1樣式)。用戶圖表示為G=。其中,V表示用戶節(jié)點(diǎn);E表示用戶節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系。如果自然人與甲存在聯(lián)系,且甲屬于某個(gè)集團(tuán)網(wǎng)絡(luò),那么此集團(tuán)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)V則包含了甲,會(huì)有一條邊到達(dá)此集團(tuán)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),若自然人與此集團(tuán)用戶乙同樣存在聯(lián)系,也會(huì)只有一條邊連接到此集團(tuán)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)[7]。如果甲不屬于某個(gè)集團(tuán)網(wǎng)絡(luò),則會(huì)有一條邊直接連接到甲。

    通過(guò)以上步驟得到一個(gè)無(wú)權(quán)的初步用戶圖,下面將為其加上基于用戶情感緊密度的邊權(quán)值。具體步驟為:由情感緊密值分析計(jì)算源節(jié)點(diǎn)與各聯(lián)系人之間的情感緊密值,將屬于同一集團(tuán)網(wǎng)絡(luò)的情感值進(jìn)行加成,再由改進(jìn)的NAS算法遍歷圖中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn),逐一計(jì)算該自然人節(jié)點(diǎn)集團(tuán)網(wǎng)絡(luò)之間的情感緊密度,并將其作為邊權(quán)值保存于圖中。從而創(chuàng)建帶邊權(quán)值的完整用戶圖。五、實(shí)驗(yàn)分析

    實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用江門移動(dòng)2014年11月至12月的集團(tuán)通訊錄中的加密數(shù)據(jù),對(duì)其進(jìn)行歸納整理,隨機(jī)選取其中183個(gè)集團(tuán)網(wǎng)絡(luò)用戶,從中剔除異地記錄數(shù)據(jù)4522條,得出13587條有效數(shù)據(jù)。將屬于同一集團(tuán)的數(shù)據(jù)打包,通過(guò)情感緊密度分析規(guī)則計(jì)算其中每條數(shù)據(jù)情感值,分別采用NAS算法和改進(jìn)的NAS算法進(jìn)行緊密度的計(jì)算賦予邊權(quán)值,從中挑選邊權(quán)值最大的集團(tuán)社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推薦,對(duì)比該用戶所在真實(shí)集團(tuán)網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證正確率。將兩種方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,如表1所示:

    從表1中可得出如下結(jié)論:

    基于情感緊密度的計(jì)算方法的整體準(zhǔn)確率為92.35%,相對(duì)于基于NAS算法的計(jì)算方法的整體準(zhǔn)確率為83.06%,提高了9.29個(gè)百分點(diǎn)。進(jìn)而基于情感緊密度的集團(tuán)社交網(wǎng)絡(luò)推薦效果更加理想。

    六、結(jié)論

    本文通過(guò)對(duì)自然人通話信息數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的基礎(chǔ)上,分別利用NAS算法和基于情感緊密度的改進(jìn)NAS算法對(duì)自然人與集團(tuán)網(wǎng)絡(luò)之間的緊密度進(jìn)行計(jì)算。得出如下結(jié)論:NAS算法僅僅利用兩節(jié)點(diǎn)間共有屬性進(jìn)行緊密度計(jì)算,忽略了自然人基于情感層面的計(jì)算,產(chǎn)生的推薦結(jié)果準(zhǔn)確率不高。

    針對(duì)這種情況,本文提出的基于情感緊密度的社交網(wǎng)絡(luò)推薦方法是基于情感緊密值分析和基于改進(jìn)NAS算法緊密度計(jì)算,對(duì)屬性的邊權(quán)值進(jìn)行有效的計(jì)算。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文所提出的基于情感緊密度的社交網(wǎng)絡(luò)推薦方法準(zhǔn)確度更高,更加符合現(xiàn)實(shí)。

    參考文獻(xiàn):

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