IPI：一种基于影响力和兴趣的链接预测算法

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短视频平台的内容推荐算法与个性化推送技术

短视频平台的内容推荐算法与个性化推送技术随着短视频平台的兴起和快速发展，人们对于短视频的需求也变得越来越多样化。

为了满足用户的个性化需求，短视频平台不断改进和优化其内容推荐算法和个性化推送技术。

本文将探讨短视频平台的内容推荐算法与个性化推送技术的原理和应用。

一、内容推荐算法的原理内容推荐算法是短视频平台为用户提供个性化推荐内容的核心技术。

内容推荐算法的目标是通过分析用户的个人兴趣、行为习惯和社交关系等数据，为用户推荐最符合其兴趣和偏好的视频内容。

常用的内容推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐和混合推荐等。

1. 协同过滤算法协同过滤算法是一种基于用户行为数据的推荐算法，通过分析用户的历史行为数据，如浏览记录、点赞、评论等，来推测用户的兴趣和偏好。

协同过滤算法可以分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种。

基于用户的协同过滤通过找出与目标用户兴趣相似的其他用户，并向目标用户推荐这些用户喜欢的视频。

基于物品的协同过滤则通过找出与目标视频相似的其他视频，并向目标用户推荐这些相似视频。

协同过滤算法的优点是能够发现用户的潜在兴趣，但也存在冷启动和稀疏数据等问题。

2. 基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法通过分析视频的内容特征和用户的偏好来进行推荐。

该算法将视频进行特征提取，如视频主题、标签、标题等，并通过计算视频与用户偏好的相似度来确定推荐程度。

基于内容的推荐算法的优点是可以解决冷启动和稀疏数据的问题，但也存在无法发现用户的新兴趣和局限于视频内容特征等问题。

3. 混合推荐算法混合推荐算法则是将协同过滤算法和基于内容的推荐算法进行结合，通过综合两种算法得出最终的推荐结果。

混合推荐算法的优点是综合了协同过滤算法和基于内容的推荐算法的优势，能够更全面地考虑用户的兴趣和偏好。

二、个性化推送技术的应用个性化推送技术是短视频平台为用户提供精准视频推送的关键技术。

个性化推送技术通过分析用户的兴趣、行为和社交等数据，将最符合用户偏好的视频推送给用户。

面向社交网络的信息传播模型与算法研究

面向社交网络的信息传播模型与算法研究随着互联网的发展，社交网络成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。

在社交网络上，人们不仅可以交流、分享，还可以获取最新、最热的信息。

在这样的背景下，信息传播的速度和影响力成为了一个研究热点。

针对这个问题，本文将介绍一些面向社交网络的信息传播模型与算法研究。

一、信息传播模型信息传播模型主要是模拟社交网络上的信息传播过程。

常见的模型有以下几种：1. 独立级联模型独立级联模型是最早的、最基础的信息传播模型之一。

该模型认为，一个用户是否接受到信息只与他的邻居是否已经接受有关，与其他因素无关。

即一个用户只有在他的邻居中有一定比例的人已经接受信息时，他才会接受信息。

该模型的特点是简单、易于理解和实现。

但是，它无法考虑用户的兴趣、个性等因素，因此实际应用上效果并不理想。

2. 独立级联扩展模型相比于独立级联模型，独立级联扩展模型引入了用户个性化的因素。

该模型认为，用户不仅会被邻居的行为影响，还受到自身特点的影响。

例如，有些用户更容易被某些话题吸引，而对其他话题则不感兴趣。

因此，在这种模型中，每个用户都有一个兴趣分布，决定了他们接受信息的能力。

该模型能够更好地模拟现实中的信息传播过程，但计算复杂度会比较高，需要借助一些优化算法。

3. 信息传播图模型信息传播图模型认为，社交网络上的传播过程可以看作是一张图。

在这张图中，每个节点代表一个用户，每个边代表信息的传递。

当一个节点接收到信息后，它会根据一定的规则将这个信息传递给它的邻居节点。

这样，信息会在网络中不断扩散，最终到达所有的用户。

该模型能够很好地描述信息的流动路径，但需要依赖一些图论的知识。

二、信息传播算法在信息传播模型的基础上，还需要考虑如何实现一个高效的信息传播算法。

以下是一些常用的算法：1. 队列算法队列算法是最简单的信息传播算法之一。

当一个节点接收到信息后，它会将这个信息加入队列中，然后依次将队列中的信息传递给它的邻居节点。

社会网络中的链接预测任务

ｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＬｉｎｋＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；ＳｏｃｉｌａＣｏｍｐｕｔｉｎｇ；ＵｓｅｒＳｉｍｉｌａｒｉｔｙＭｅｔｒｉｃ；ＳｉｇｎｅｄＶａｌｕｅＣｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎ
ｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｅｘｉｓｔｅｎｃｅｏｒｖａｌｕｅｆｏｔｈｅｌｉｎｋｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｄｅｔａｉｌｓｆｏｌｉｎｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｔａｓｋａｎｄｃｅｒｔａｉｎｓｏｌｕｔｉｏｎｓａｌｅｒｅ・
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｉｎｔｅａｃｒｔｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，ＳＮＳ（ＳｏｃｉａｌＮｅｔｗｏｒｋＳｅｒｖｉｃｅ）ｂｅｃｏｍｅｓｍａｎｙｐｅｏｐｌｅ ’ Ｓｄａｉｌｙ
（１哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，哈尔滨１５０００１；２哈尔滨工业大学深圳研究生院，广东深圳５１８０５５）
摘要：随着互联网技术的飞速发展，社会网络成为了许多人生活日常中的一部分。这些不同兴趣的社会网络，大都会提供种类
２ＧｒａｄｕａｔｅＳｃｈｏｏｌｆｏＳｈｅｎｚｈｅｎ，ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｅｔｆｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳｈｅｎｚｈｅｎＧｎａｎｇｄｏｎｇ５１８０５５，Ｃｉｎｈａ）

短视频平台的推荐算法与个性化推荐

短视频平台的推荐算法与个性化推荐近年来，短视频平台的兴起使得人们可以更加轻松地浏览和分享各种有趣的视频内容。

为了提供更好的用户体验，短视频平台采用了推荐算法来为用户推荐他们可能感兴趣的视频。

本文将探讨短视频平台的推荐算法以及个性化推荐的重要性。

一、短视频平台的推荐算法推荐算法是短视频平台中的核心技术之一，它通过分析用户的行为数据来预测用户的兴趣和偏好，从而为他们推荐适合的视频内容。

常见的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和深度学习推荐等。

1. 基于内容的推荐基于内容的推荐是根据用户已观看的视频内容或者用户的搜索关键词来推荐相似内容的视频。

这种算法适合于用户在短视频平台上寻找某一特定类型视频的情况。

例如，当用户观看了一些美食视频后，基于内容的推荐算法会推荐给用户更多与美食相关的视频内容。

2. 协同过滤推荐协同过滤推荐是根据用户的历史行为以及与其他用户的相似度来推荐视频内容。

这种算法通过分析用户的观看历史、点赞和评论等信息，找到与用户偏好相似的其他用户，然后为用户推荐这些用户喜欢的视频。

协同过滤推荐算法可以帮助用户发现一些他们可能不知道的新视频。

3. 深度学习推荐深度学习推荐算法使用人工神经网络来处理庞大的用户行为数据，从而更准确地预测用户的兴趣和偏好。

这种算法能够自动学习用户的行为模式和视频内容的特征，并根据这些模式和特征为用户推荐个性化的视频内容。

深度学习推荐算法在提供更精准推荐的同时也增加了计算和存储的复杂度。

二、个性化推荐的重要性个性化推荐对于短视频平台来说非常重要，它可以提高用户的满意度和留存率。

通过分析用户的行为数据和兴趣偏好，个性化推荐可以为每个用户呈现他们最感兴趣的视频内容，从而提升用户体验。

与传统的推荐方式相比，个性化推荐能够更好地满足用户的需求，增加他们在平台上的停留时间和活跃度。

个性化推荐还可以帮助短视频平台更好地理解用户的行为和需求，从而优化平台的内容和功能。

通过分析用户的反馈和观看习惯，短视频平台可以调整推荐的策略和算法，提供更加符合用户期望的视频内容。

解密短视频平台上常见的算法推荐机制

解密短视频平台上常见的算法推荐机制随着移动互联网的快速发展，短视频平台成为了人们生活中不可或缺的一部分。

无论是抖音、快手还是火山小视频，它们都以其独特的内容形式和便捷的传播方式吸引了大量用户。

然而，短视频平台上的海量内容如何进行有效的推荐，让用户在有限的时间内获得最符合自己兴趣的视频，这背后隐藏着一套复杂的算法推荐机制。

一、用户画像与兴趣标签短视频平台的算法推荐机制首先需要建立用户画像，了解用户的兴趣和需求。

平台通过用户的行为数据进行分析，包括观看历史、点赞、评论、分享等，来获取用户的兴趣标签。

例如，用户频繁观看美食类视频，平台就会将其标记为对美食感兴趣的用户。

二、内容标签与特征提取除了用户画像，短视频平台还需要对每个视频进行标签化处理，将其转化为机器可理解的形式。

内容标签可以包括视频的主题、场景、人物、音乐等元素。

平台通过自然语言处理和图像识别等技术手段，对视频进行特征提取，将其转化为向量表示。

三、协同过滤算法协同过滤算法是短视频平台上常见的推荐算法之一。

它基于用户的历史行为和兴趣，找到与其兴趣相似的其他用户，并将这些用户观看过的视频推荐给目标用户。

这种算法能够挖掘用户之间的相似性，提高推荐准确度。

四、内容推荐算法除了协同过滤算法，内容推荐算法也是短视频平台上常用的推荐算法之一。

该算法通过分析用户的兴趣标签和视频的内容标签，计算它们之间的相似度，从而推荐与用户兴趣相符的视频。

例如，一个对美食感兴趣的用户，平台会根据其兴趣标签和视频的内容标签，推荐与美食相关的视频。

五、深度学习算法近年来，深度学习算法在短视频平台的推荐系统中得到了广泛应用。

深度学习算法通过构建多层神经网络，对海量的用户行为数据和视频内容进行深度学习，从而提取更加丰富的特征，提高推荐的准确性和个性化程度。

六、多因素综合推荐为了进一步提升推荐效果，短视频平台还会综合考虑多个因素进行推荐。

除了用户的兴趣和视频的内容，平台还会考虑视频的热度、发布时间、地域等因素。

智能推荐系统的推荐算法比较与分析

智能推荐系统的推荐算法比较与分析智能推荐系统是一种利用计算机技术和算法为用户提供个性化、精准推荐的系统。

随着互联网的快速发展以及信息爆炸式增长，人们面临着海量的信息选择困难。

智能推荐系统的出现，旨在解决用户信息过载的问题，提供个性化的推荐服务。

推荐算法是智能推荐系统的核心，不同的推荐算法有着不同的原理和应用场景。

本文将对几种常见的推荐算法进行比较与分析，包括协同过滤算法、内容过滤算法和混合推荐算法。

协同过滤算法是一种基于用户行为数据的推荐算法。

它通过分析用户在过去的行为记录，寻找有相似兴趣、喜好的用户，将他们的推荐物品推荐给目标用户。

协同过滤算法主要包括基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。

基于用户的协同过滤算法通过计算用户之间的相似度，将相似用户的喜好推荐给目标用户。

这种算法的好处是简单易实现，但也存在一些问题，比如对于新用户或者稀疏的数据容易出现冷启动问题。

此外，用户群体的增长也会带来计算量的增加。

基于物品的协同过滤算法则是通过计算物品之间的相似度，给用户推荐与其喜好相似的物品。

这种算法的计算复杂度相对较低，而且能够避免用户冷启动问题。

但是，由于基于物品的协同过滤算法需要计算物品相似度矩阵，客观上会增加算法的存储和计算负担。

内容过滤算法是基于物品属性或者用户行为特征进行推荐的一种算法。

它通过分析物品属性或者用户行为特征，找到与用户已有喜好相似的物品推荐给目标用户。

内容过滤算法的优势在于可以充分利用物品的特征信息，不会受到用户冷启动问题的影响。

然而，内容过滤算法也存在一些问题，比如无法发现用户的潜在兴趣以及过于依赖领域知识。

除了协同过滤和内容过滤算法，混合推荐算法也被广泛应用于智能推荐系统中。

混合推荐算法是将多种推荐算法进行组合，综合利用它们各自的优势。

比如，可以将协同过滤算法和内容过滤算法进行结合，通过协同过滤发现用户的相似兴趣，再用内容过滤算法推荐与之相关的物品。

混合推荐算法的优点在于可以提高推荐准确性，适应更广泛的应用场景。

基于动态和静态偏好的兴趣点推荐算法

2021⁃02⁃10计算机应用,Journal of Computer Applications 2021,41(2):398-406ISSN 1001⁃9081CODEN JYIIDU http ：//基于动态和静态偏好的兴趣点推荐算法杨丽1*，王时绘1，朱博2（1.湖北大学计算机与信息工程学院，武汉430062；2.中国船舶重工集团公司第709研究所，武汉420205）（∗通信作者电子邮箱yangli_lc@ ）摘要：针对大多数现有主流兴趣点（POI ）推荐算法忽略了融合用户复杂动态偏好和一般静态偏好建模的复杂性问题，提出一个融合复杂动态用户偏好和一般静态用户偏好的POI 推荐算法CLSR 。

首先，在复杂动态偏好建模过程中，基于用户的签到行为及其中的跳过行为设计一个混合神经网络，实现用户的复杂动态兴趣的建模；其次，在一般静态偏好建模过程中，利用高阶注意力网络学习用户与POI 之间复杂的交互关系；然后，利用多层神经网络进一步学习和表示上述动态偏好和静态偏好；最后，基于统一的POI 推荐框架对偏好进行整合。

在真实数据集上的实验结果表明，与个性化马尔可夫链和用户位置受限的推荐方法FPMC -LR 、基于个性化排名度量嵌入的推荐方法PRME 、基于排名的地理分解兴趣点推荐方法Rank -GeoFM 和基于时间和多级上下文注意力机制的下一个兴趣点推荐方法TMCA 相比，CLSR 的性能有了较大的提高，该算法的准确率、召回率和归一化折损累计增益（nDCG ）和对比方法中较优的TMCA 相比，在Foursquare 数据集上分别提高了5.8%、5.1%和7.2%，在Gowalla 数据集上分别提高了7.3%、10.2%和6.3%，可以有效地改善POI 推荐的结果。

关键词：兴趣点；推荐算法；深度神经网络；多层投影；注意力网络中图分类号：TP311文献标志码：APoint -of -interest recommendation algorithm combing dynamic and static preferencesYANG Li 1*，WANG Shihui 1，ZHU Bo 2（1.School of Computer Science and Information Engineering ，Hubei University ，Wuhan Hubei 430062，China ；2.709Research Institute of China Shipbuilding Industry Corporation ，Wuhan Hubei 420205，China ）Abstract:Since most existing Point -Of -Interest （POI ）recommendation algorithms ignore the complexity of the modeling of the fusion of user dynamic and static preferences ，a POI recommendation algorithm called CLSR （Combing Long Short Recommendation ）was proposed that combined complex dynamic user preferences and general static user preferences.Firstly ，in the process of modeling complex dynamic preferences ，a hybrid neural network was designed based on the user ’s check -in behaviors and the skip behaviors in check -in behaviors to achieve the modeling of complex dynamic interests of the user.Secondly ，in the process of general static preference modeling ，a high -level attention network was used to learn the complex interactions between the user and POIs.Thirdly ，a multi -layer neural network was used to further learn and express the above dynamic preferences and static preferences.Finally ，a unified POI recommendation framework was used to integrate the preferences.Experimental results on real datasets show that ，compared with FPMC -LR （Factorizing Personalized Markov Chain and Localized Region ），PRME （Personalized Ranking Metric Embedding ），Rank -GeoFM （Ranking based Geographical Factorization Method ）and TMCA （Temporal and Multi -level Context Attention ），CLSR has the performance greatly improved ，and compared to the optimal TMCA among the comparison methods ，the proposed algorithm has the precision ，recall and normalized Discounted Cumulative Gain （nDCG ）increased by 5.8%，5.1%，and 7.2%on Foursquare dataset ，and 7.3%，10.2%，and 6.3%on Gowalla dataset.It can be seen that CLSR algorithm can effectively improve the results of POI recommendation.Key words:Point -Of -Interest (POI);recommendation algorithm;Deep Neural Network (DNN);multi -layer projection;attention network0引言近年来，移动设备的日益普及和无线通信技术的进步促使了基于位置的社交网络（Location Based Social Network ，LBSN ）的快速发展。

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ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｓｉｍｕｌａｔｎｇｉｕｓｅｒｓ ’ ｉｎｔｅｒｅｓｔｓｂｙｔｅｘｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｓｅｔｗｏｔｙｐｅｓｏｆｉｎｆｏｍａｒｔｉｏｎａｒｅａｇｇｒｅｇａｔｅｄｔｏｇｉｖｅｈｅｔ
计算机系统应用
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃ－Ｓ — ａ．ｏｒｇ．ｃｎ
２０１６年第２５卷第１期
ＩＰＩ：一种基于影响力和兴趣的链接预测算
杨林瑞，廖倡
（复旦大学计算机科学技术学院，上海２０１２０３）（上海市数据科学重点实验室（复旦大学），上海２０１２０３）
随着互联网的发展和社交网络的普及，网络已经
成为人们生活中不可缺少的一部分，它是当今时代信
泛的关注．
目前大部分的链接预测算法都是基于所在网络的
息传播的最主要的媒介和载体．在大数据时代的今天，网络上的信息呈现出爆炸式的增长，每分每秒都会有
ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓａｎｄｏｔｈｅｒｒｅｌｅｖｎｔａｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｏｒｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｐｕｒｐｏｓｅｓ．Ａｉｍａｔｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｌｉｋｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ
ａｌｇｏｉｔｒｈｍｂａｓｅｄｏｎｉｎｌｆｕｅｎｃｅａｎｄｉｎｔｅｒｅｓｔ，ｗｈｉｃｈｍａｎｌｉｙｃｏｎｓｉｓｔｓｏｆｑｕａｎｔｉｚｎｇｉｔｈｅｉｎｆｕｅｎｃｅｏｆｎｏｄｅｓｂｙｔｏｐｏｌｏｇｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｕｒｒｅｎｔｌｙｏｎｅｏｆｃｏｒｅｉｓｓｕｅｓｏｆｌｉｎｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｉｓｈｏｗｔｏｒａｔｉｏｎａｌｌｙａｎｄｅｉｃｆｉｅｎｔｌｙｃｏｍｂｉｎｅｌｉｋｎａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ，ｎｏｄｅ
ｒｅｌａｔｉｏｎｓｃｏｒｅｔｏｈｅｔｎｏｄｅｐａｉｒｓ．Ｈｉｇｈ－ｓｃｏｒｉｎｇｐａｉｒｏｆｎｏｄｅｓｗｈｉｃｈｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓａｓ￣ｏｎｇｌｉｎｋ．Ｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔｓｏｎｒｅａｌｄａｔａｓｅｔｓ
摘要：链接预测的一个关键问题在于如何合理高效地结合链接属性、节点属性等相关信息以用于预测的目的，针对该问题提出了－Ｔｅｅ基于节点影响力和兴趣的链接预测算法ＩＰＩ（ＩｎｌｆｕｅｎｃｅＰｌｕｓＩｎｔｅｒｅｓｔ），即通过拓扑结构信息来量化用户的影响力，通过文本信息来模拟用户兴趣．结合两类信息对节点间的联系进行打分，得分高的节点对即代表具有较强的联系．在真实数据集上的实验表明，我们提出的方法具有一定的可行性．关键词：社会网络；链接预测；影响力度量；兴趣模型
ｓｈｏｗｔｈｅｍｅｈｏｔｄｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｈｉｔｓｐａｐｅｒｉｓｆｅａｓｉｂｌｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｏｃｉａｌｎｅｗｏｔｒｋ；ｌｉｋｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｍｅａｓｕｒｅ；ｎｔｉｅｒｅｓｔｍｏｄｅｌ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＦｕｄａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１２０３，Ｃｈｉｎａ）（ＳｈａｎｇｈａｉＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＤａｔａＳｃｉｅｎｃｅ，ＦｕｄａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｙｔ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１２０３，Ｃｈｉｎａ）
ＩＰＩ：ＡＬｉｎｋＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＵｓｅｒｓ ’ ＩｎｌｕｆｅｎｃｅｓａｎｄＩｎｔｅｒｅｓｔｓ
ＹＡＮＧＬｉｎ— Ｒｕｉ，ＬＩＡＯＣｈａｎｇ