社交群组与科研文献的智能推荐系统解析

### 社交群组与科研文献的智能推荐系统解析 在当今信息爆炸的时代，无论是视频推荐还是科研文献推荐，都面临着巨大的挑战。如何精准地为用户提供符合其需求的内容，成为了亟待解决的问题。本文将深入探讨社交群组视频推荐算法和科研文献多面推荐系统 FeRoSA，分析它们的原理、优势以及实验结果。 #### 社交群组视频推荐算法 社交群组视频推荐算法旨在利用社交群组的信息，为用户提供更精准、多样化的视频推荐。该算法主要包括三个核心部分：组内视频排名、群组评分和视频聚合。 ##### 组内视频排名 在组内视频排名中，首先计算视频的区分度得分。区分度得分的计算方式为： \[ \beta_j = \frac{1}{\sum_{k' = 1}^{G} I(j \in P_{k'})} \] 其中，$G$ 是群组的总数，$I(j \in P_{k'})$ 是一个指示函数，如果视频 $j$ 被群组 $k'$ 中的任何用户观看过，则值为 1，否则为 0。这意味着被较少群组喜欢的视频将获得更高的区分度得分。 接着，结合视频的本地流行度得分 $\eta_{k,j}$ 和区分度得分 $\beta_j$，生成视频 $j$ 对于群组 $k$ 的得分 $W_{k,j}$： \[ W_{k,j} = \eta_{k,j} * \beta_j \] 其中，$\eta_{k,j}$ 和 $\beta_j$ 的值分别受目标群组的成员数量和系统中群组的总数影响。对于特定的视频系统，可以在相乘之前对 $\eta_{k,j}$ 和 $\beta_j$ 的值进行缩放，例如最大 - 最小缩放。 最后，根据视频的得分 $W_{k,j}$ 对群组 $k$ 的视频池 $P_k$ 中的视频进行降序排名，得到排名后的视频列表 $l_k$。如果用户 $i$ 仅隶属于群组 $k$，则从 $l_k$ 中选取前 $R$ 个视频，去除用户 $i$ 已经观看过的视频后，推荐给用户 $i$。 ##### 群组评分 当用户隶属于多个群组时，需要对这些群组进行评分，以区分它们在视频推荐中的价值。群组评分主要考虑两类特征：社交特征和兴趣特征。 社交特征包括社交活跃度和社交一致性： - 社交活跃度 $S_a^k$：衡量群组内的互动强度，反映了群组层面的联系强度。计算公式为： \[ S_a^k = \frac{\sum_{i \in U_k} M_{k,i}}{|U_k|} \] 其中，$M_{k,i}$ 是用户 $i$ 在过去 30 天内发送到群组 $k$ 的群组消息数量，$|U_k|$ 是群组 $k$ 的成员数量。 - 社交一致性 $S_c^k$：是群组内友谊网络的密度，代表了基于群组的可信度。计算公式为： \[ S_c^k = \frac{\sum_{u,i \in U_k, u \neq i} I_{u,i}}{|U_k|(|U_k| - 1)/2} \] 其中，$I_{u,i}$ 是一个指示函数，用于显示 $u$ 和 $i$ 是否为 QQ 好友。 兴趣特征包括兴趣活跃度和兴趣一致性： - 兴趣活跃度 $I_a^k$：衡量群组视频候选池的总体代表性。计算公式为： \[ I_a^k = \sum_{j \in P_k} W_{k,j} \] 其中，$W_{k,j}$ 是在组内视频排名中计算得到的视频 $j$ 在群组 $k$ 中的得分。 - 兴趣一致性 $I_c^k$：是群组层面的视频兴趣相似度度量，对应于同质性。计算公式为： \[ I_c^k = \frac{\sum_{u,i \in U_k, u \neq i} \cos(u,i)}{|U_k|(|U_k| - 1)/2} \] 其中，$\cos(u, i) = \frac{|V_u \cap V_i|}{|V_u|^{\frac{1}{2}} |V_i|^{\frac{1}{2}}} \in (0, 1)$。 为了将这些特征组合成一个单一的群组得分，采用逻辑回归中引入的逻辑函数： \[ J_k = \frac{1}{1 + e^{-(\theta_0 + \theta_1 S_a^k + \theta_2 S_c^k + \theta_3 I_a^k + \theta_4 I_c^k)}} \] 其中，$\theta_0, \cdots, \theta_4$ 是可以调整的权重，用于组合特征得分。可以使用监督学习方法来学习这五个特征的权重。 ##### 视频聚合 在得到多个群组的排名视频列表和每个群组的得分后，需要解决加权排名聚合问题。采用加权 Borda Fuse 方法来获得合并结果 $R_i$。对于用户