基於超圖的多任務個性化網絡服務方法
2023-09-12 18:28:50
專利名稱：基於超圖的多任務個性化網絡服務方法
技術領域：
本發明涉及社會化網絡社區上的個性化服務領域，特別是涉及社會化社區上的個 性化信息推薦方法。
背景技術：
隨著信息傳播技術的迅猛發展，尤其是網際網路的不斷發展和日益普及，人類社會 所面對的信息量正在以驚人的速度增長，查找和選擇信息成為一件費時費力的事情。從而 個性化的信息服務及信息推薦技術成為越來越被學界和工業界關注的熱門話題。個性化信息服務即對用戶歷史行為進行分析並對其興趣進行預測，從而從所有信 息中篩選出用戶可能感興趣的較小子集提供給用戶。在很多方法中，個性化信息服務被表 達為排序問題，即得分最高的信息以最大的優先級推送給用戶。個性化信息推薦是目前最 熱門的個性化信息服務。縱觀網際網路的發展歷史，個性化信息服務將是網際網路發展的一個重大趨勢。高精 準度的個性化信息服務可以為用戶節省大量的查找和選擇信息的時間，將大大提升用戶的 使用體驗。目前，已有的個性化信息服務系統，尤其是個性化信息推薦系統，只利用用戶對使 用過信息對象的評分信息和標註信息等少數幾種社會化信息。而在社會化網絡社區中存 在非常豐富的社會化信息，包括多種對象及這些對象間的多種關係，對象包括用戶、資源、 資源集合、興趣小組、標籤，社會化關係信息包括用戶對資源的使用信息、評分信息、標註信 息、用戶間的好友關係、用戶加入興趣小組的情況、資源間基於內容的相似度、資源和資源 集合間的從屬關係。這些信息在已有的個性化信息服務系統中沒有被充分利用。要分充利用這些信息主要存在以下兩點挑戰(1)社會化網絡社區中往往包含多 種信息，而要在一個模型中同時考慮這些信息是非常困難的，已有的方法，如協同過濾，非 常難擴展以至於不能同時利用這些信息；(2)在以上提到的多種關係中，很多關係是高維 關係，而非二元關係。如多個用戶同時加入一個興趣小組是一個高維關係；一個用戶用一 個標籤標註了一個資源是三維關係。很多傳統個性化服務方法採用普通圖來對信息進行建 模，只能處理二元關係，而不能處理這些高維關係且保證高維信息沒有丟失。本發明旨在充 分利用這些信息來提高個性化信息服務的精準度。
發明內容
為克服現有技術的上述缺點，本發明提供了一種能同時考慮網絡社區中的多種信 息，處理高維關係且保證高維信息不丟失的基於超圖的多任務個性化網絡服務方法。基於超圖的多任務個性化網絡服務方法，包括以下步驟
1)、獲取社會化網絡社區中的對象和對象間的關係，用所述的對象和對象間的關係構 建成超圖，每個對象構成超圖中的一個節點，每個對象間關係構成超圖中的一條超邊，同一 類對象形成一類節點，同一類的對象間關係形成超圖的一類超邊，每條超邊賦予權重；獲取
4表徵超邊與節點包含關係的矩陣H和權重對角矩陣W ；
2)、根據所述的矩陣H和權重對角矩陣W進行預計算，根據個性化服務需求選定查詢對 象，並根據查詢對象構建查詢向量；
3)、將超圖上的其他對象根據其與查詢對象的相關性進行排序；
4)、根據個性化服務需求對排序結果進行篩選，並將結果推送給用戶。 進一步，步驟1)中，網絡社區中的對象包括用戶、興趣小組、資源(如音樂單曲、照 片、電影、文檔、網頁)、資源集合(如音樂專輯、音樂歌手或樂隊、相冊、網站)和標籤；
對象間關係包括用戶間的好友關係、用戶與興趣小組之間的關係、用戶對資源的評價 關係或者使用次數、用戶利用標籤標註資源、資源與資源集合間的從屬關係、資源間基於資 源內容的相似度；
每種關係對應超邊的構建方法包括以下步驟
(1.1)針對每一對好友關係構建一條好友關係超邊，每條好友關係 超邊包含這兩個用戶分別對應的節點，並為所有好友關係超邊賦予權重
(1. 2)針對每個興趣小組構建一條興趣小組超邊，每條興趣小組超邊包含該興趣小組 與其中所有的用戶分別對應的節點，並為所有興趣小組超邊賦予權重Q2 ；
(1. 3)針對每個資源使用記錄構建一條資源超邊，每條資源超邊包含使用了該資源的 用戶和該資源分別對應的節點，並為所有資源超邊賦予權重Q3 ；
(1. 4)針對每個標籤標註關係構建一條標註超邊，每條標註超邊包含標註關係中的用 戶、標籤和資源分別對應的三個節點，並為所有標註關係賦予權重Q4 ；
(1. 5)針對每對資源之間的相似度構建一條相似度超邊，每條相似度超邊包含這兩個 資源分別對應的節點，並為所有相似度超邊賦予權重1I ；
(1. 6)針對每個資源集合構建一條集合超邊，每條集合超邊包含該資源集合和該集合 包含的所有資源對應的節點，並為所有的集合超邊賦予權重Qs。
進一步，步驟2)中，進行預計算，選擇查詢對象、構建查詢向量的具體步驟包括 (2. 1)計算每個節點的度，所述的節點的度為該節點所從屬的超邊的權重之和；用節點
的度構建一個節點度對角矩陣1\ ；
(2. 2)計算每條超邊的度，所述的超邊的度為該超邊所包含節點的個數，用超邊的度構 建一個超邊度對角矩陣1>6 ；
(2. 3)計算矩陣』=，所述的矩陣i代表每兩個節點間的相關程
度；
(2. 4)根據個性化服務需求選擇查詢對象，所述的查詢對象為個性化服務所要傾向或 者針對的對象，一般為目標用戶、目標資源或者它們的組合；
(2. 5)構建查詢向量y，每個節點對應查詢向量y中的一個單元，查詢對象對應的單元 值為1，其他節點對應的單元值為0。
5
進一步，步驟3)中根據/ = (I^aAT1y計算得到排序結果，/表示最終排序結 果，每個節點對應/中的一個單元，單元的值越大代表排序越靠前；深OfQ^l為可調節 參數取值為0代表最終排序結果/與查詢對象選取完全沒有關係取值為1代表最 終排序結果/與查詢向量1完全一樣。進一步，步驟4)中，對排序結果的篩選方法包括以下步驟
(4. 1)根據查詢對象選擇方案，若是選擇目標用戶作為查詢對象，則用戶排序對應好友 推薦服務，排在最前面且沒有被目標用戶加為好友的η個用戶推薦給目標用戶；興趣小組 排序對應興趣小組推薦服務，排在最前面且目標用戶沒有加入的η個興趣小組推薦給目標 用戶；資源排序對應資源推薦服務，排在最前面且沒有被目標用戶使用過的η個資源推薦 給目標用戶；
(4. 2)根據查詢對象選擇方案，若是選擇目標用戶和目標資源的組合作為查詢對象，則 標籤的排序結果對應個性化標籤推薦服務，排在最前面且沒有被目標用戶使用在目標資源 上的η個標籤推薦給目標用戶；
(4. 3)根據查詢對象選擇方案，若是選擇目標資源作為查詢對象，則標籤排序結果對應 一般的標籤推薦服務，排在最前面且沒有被使用在目標資源上的η個標籤推薦給系統管理 員或者用戶；用戶排序結果對應精細化營銷服務，排在最前面且沒有被諮詢過是否需要目 標資源的η個用戶推薦給系統管理員。本發明的技術構思是用社會化網絡社區中的對象和對象間的關係構建一張包含 多種節點、多種超邊的混合超圖，一方面可以同時考慮多種信息；另一方面超圖可以無損保 持高維信息；這樣個性化服務的精準度會大大提高。同時本發明是一個通用的排序框架，可 以構建多種個性化服務系統，大大拓寬了個性化服務的內容。本發明具有能同時考慮網絡社區中的多種信息，處理高維關係且保證高維信息不 丟失的優點。
圖1是本發明的流程圖。
具體實施例方式參照附圖，進一步說明本發明
基於超圖的多任務個性化網絡服務方法，包括以下步驟
1)、獲取社會化網絡社區中的對象和對象間的關係，用所述的對象和對象間的關係構 建成超圖，每個對象構成超圖中的一個節點，每個對象間關係構成超圖中的一條超邊，同一 類對象形成一類節點，同一類的對象間關係形成超圖的一類超邊，每條超邊賦予權重；獲取 表徵超邊與節點包含關係的矩陣H和權重對角矩陣W ；
2)、根據所述的矩陣H和權重對角矩陣W進行預計算，根據個性化服務需求選定查詢對 象，並根據查詢對象構建查詢向量；
3)、將超圖上的其他對象根據其與查詢對象的相關性進行排序；
4)、根據個性化服務需求對排序結果進行篩選，並將結果推送給用戶。
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步驟1)中，網絡社區中的對象包括用戶、興趣小組、資源(如音樂單曲、照片、電影、 文檔、網頁)、資源集合(如音樂專輯、音樂歌手或樂隊、相冊、網站)和標籤；
對象間關係包括用戶間的好友關係、用戶與興趣小組之間的關係、用戶對資源的評價 關係或者使用次數、用戶利用標籤標註資源、資源與資源集合間的從屬關係、資源間基於資 源內容的相似度；
每種關係對應超邊的構建方法包括以下步驟
(1. 1)針對每一對好友關係構建一條好友關係超邊，每條好友關係超邊包含這兩個用 戶分別對應的節點，並為所有好友關係超邊賦予權重Q1 ；
(1. 2)針對每個興趣小組構建一條興趣小組超邊，每條興趣小組超邊包含該興趣小組 與其中所有的用戶分別對應的節點，並為所有興趣小組超邊賦予權重Q2 ；
(1. 3)針對每個資源使用記錄構建一條資源超邊，每條資源超邊包含使用了該資源的 用戶和該資源分別對應的節點，並為所有資源超邊賦予權重Q3 ；
(1. 4)針對每個標籤標註關係構建一條標註超邊，每條標註超邊包含標註關係中的用 戶、標籤和資源分別對應的三個節點，並為所有標註關係賦予權重<3+ ；
(1. 5)針對每對資源之間的相似度構建一條相似度超邊，每條相似度超邊包含這兩個 資源分別對應的節點，並為所有相似度超邊賦予權重Q3 ；
(1. 6)針對每個資源集合構建一條集合超邊，每條集合超邊包含該資源集合和該集合 包含的所有資源對應的節點，並為所有的集合超邊賦予權重Q6。步驟2)中，進行預計算，選擇查詢對象、構建查詢向量的具體步驟包括
(2. 1)計算每個節點的度，所述的節點的度為該節點所從屬的超邊的權重之和；用節點
的度構建一個節點度對角矩陣；
(2. 2)計算每條超邊的度，所述的超邊的度為該超邊所包含節點的個數，用超邊的度構 建一個超邊度對角矩陣込；
(2. 3)計算矩陣』=D;mHWD;lHTD;m，所述的矩陣4代表每兩個節點間的相關程
度；
(2. 4)根據個性化服務需求選擇查詢對象，所述的查詢對象為個性化服務所要傾向或 者針對的對象，一般為目標用戶、目標資源或者它們的組合；
(2. 5)構建查詢向量y，每個節點對應查詢向量y中的一個單元，查詢對象對應的單元 值為1，其他節點對應的單元值為0。步驟3)中根據/ = (/U)-1,計算得到排序結果，/表示最終排序結果，每個節 點對應/'中的一個單元，單元的值越大代表排序越靠前；深OiiiSl為可調節參數，α 取 值為O代表最終排序結果/與查詢對象選取完全沒有關係，α取值為1代表最終排序結果 /與查詢向量y完全一樣。步驟4)中，對排序結果的篩選方法包括以下步驟
7(4. 1)根據查詢對象選擇方案，若是選擇目標用戶作為查詢對象，則用戶排序對應好友 推薦服務，排在最前面且沒有被目標用戶加為好友的η個用戶推薦給目標用戶；興趣小組 排序對應興趣小組推薦服務，排在最前面且目標用戶沒有加入的η個興趣小組推薦給目標 用戶；資源排序對應資源推薦服務，排在最前面且沒有被目標用戶使用過的η個資源推薦 給目標用戶；
(4. 2)根據查詢對象選擇方案，若是選擇目標用戶和目標資源的組合作為查詢對象，則 標籤的排序結果對應個性化標籤推薦服務，排在最前面且沒有被目標用戶使用在目標資源 上的η個標籤推薦給目標用戶；
(4. 3)根據查詢對象選擇方案，若是選擇目標資源作為查詢對象，則標籤排序結果對應 一般的標籤推薦服務，排在最前面且沒有被使用在目標資源上的η個標籤推薦給系統管理 員或者用戶；用戶排序結果對應精細化營銷服務，排在最前面且沒有被諮詢過是否需要目 標資源的η個用戶推薦給系統管理員。本發明的技術構思是用社會化網絡社區中的對象和對象間的關係構建一張包含 多種節點、多種超邊的混合超圖，一方面可以同時考慮多種信息；另一方面超圖可以無損保 持高維信息；這樣個性化服務的精準度會大大提高。同時本發明是一個通用的排序框架，可 以構建多種個性化服務系統，大大拓寬了個性化服務的內容。本說明書實施例所述的內容僅僅是對發明構思的實現形式的列舉，本發明的保護 範圍不應當被視為僅限於實施例所陳述的具體形式，本發明的保護範圍也及於本領域技術 人員根據本發明構思所能夠想到的等同技術手段。
權利要求
基於超圖的多任務個性化網絡服務方法，包括以下步驟1)、獲取社會化網絡社區中的對象和對象間的關係，用所述的對象和對象間的關係構建成超圖，每個對象構成超圖中的一個節點，每個對象間關係構成超圖中的一條超邊，同一類對象形成一類節點，同一類的對象間關係形成超圖的一類超邊，每條超邊賦予權重；獲取表徵超邊與節點包含關係的矩陣H和權重對角矩陣W；2)、根據所述的矩陣H和權重對角矩陣W進行預計算，根據個性化服務需求選定查詢對象，並根據查詢對象構建查詢向量；3)、將超圖上的其他對象根據其與查詢對象的相關性進行排序；4)、根據個性化服務需求對排序結果進行篩選，並將結果推送給用戶。
2.如權利要求1所述的基於超圖的多任務個性化網絡服務方法，其特徵在於步驟1) 中，網絡社區中的對象包括用戶、興趣小組、資源、資源集合和標籤；對象間關係包括用戶間的好友關係、用戶與興趣小組之間的關係、用戶對資源的評價 關係或者使用次數、用戶利用標籤標註資源、資源與資源集合間的從屬關係、資源間基於資 源內容的相似度；每種關係對應超邊的構建方法包括以下步驟(1.1)針對每一對好友關係構建一條好友關係超邊，每條好友關係 超邊包含這兩個用戶分別對應的節點，並為所有好友關係超邊賦予權重Qi ；(1. 2)針對每個興趣小組構建一條興趣小組超邊，每條興趣小組超邊包含該興趣小組 與其中所有的用戶分別對應的節點，並為所有興趣小組超邊賦予權重Q2 ；(1. 3)針對每個資源使用記錄構建一條資源超邊，每條資源超邊包含使用了該資源的 用戶和該資源分別對應的節點，並為所有資源超邊賦予權重Q3 ；(1. 4)針對每個標籤標註關係構建一條標註超邊，每條標註超邊包含標註關係中的用 戶、標籤和資源分別對應的三個節點，並為所有標註關係賦予權重04 ；(1. 5)針對每對資源之間的相似度構建一條相似度超邊，每條相似度超邊包含這兩個 資源分別對應的節點，並為所有相似度超邊賦予權重Q5 ；(1. 6)針對每個資源集合構建一條集合超邊，每條集合超邊包含該資源集合和該集合 包含的所有資源對應的節點，並為所有的集合超邊賦予權重Q6。
3.如權利要求2所述的基於超圖的多任務個性化網絡服務方法，其特徵在於步驟2) 中，進行預計算，選擇查詢對象、構建查詢向量的具體步驟包括(2. 1)計算每個節點的度，所述的節點的度為該節點所從屬的超邊的權重之和；用節點的度構建一個節點度對角矩陣^^ ；(2. 2)計算每條超邊的度，所述的超邊的度為該超邊所包含節點的個數，用超邊的度構 建一個超邊度對角矩陣De ；(2. 3)計算矩陣』=，所述的矩陣j代表每兩個節點間的相關程度；(2. 4)根據個性化服務需求選擇查詢對象，所述的查詢對象為個性化服務所要傾向或 者針對的對象，一般為目標用戶、目標資源或者它們的組合；(2. 5)構建查詢向量y，每個節點對應查詢向量y中的一個單元，查詢對象對應的單元 值為1，其他節點對應的單元值為0。
4.如權利要求3所述的基於超圖的多任務個性化網絡服務方法，其特徵在於步驟3)中根據/ = (J-a￡fly計算得到排序結果，/表示最終排序結果，每個節點對應/中的一個 單元，單元的值越大代表排序越靠前；仗Oi aS 1為可調節參數，取值為ο代表最終排序 結果與查詢對象選取完全沒有關係，α取值為1代表最終排序結果/與查詢向量y完全一樣。
5.如權利要求4所述的基於超圖的多任務個性化網絡服務方法，其特徵在於步驟4) 中，對排序結果的篩選方法包括以下步驟(4. 1)根據查詢對象選擇方案，若是選擇目標用戶作為查詢對象，則用戶排序對應好友 推薦服務，排在最前面且沒有被目標用戶加為好友的η個用戶推薦給目標用戶；興趣小組 排序對應興趣小組推薦服務，排在最前面且目標用戶沒有加入的η個興趣小組推薦給目標 用戶；資源排序對應資源推薦服務，排在最前面且沒有被目標用戶使用過的η個資源推薦 給目標用戶；(4. 2)根據查詢對象選擇方案，若是選擇目標用戶和目標資源的組合作為查詢對象，則 標籤的排序結果對應個性化標籤推薦服務，排在最前面且沒有被目標用戶使用在目標資源 上的η個標籤推薦給目標用戶；(4. 3)根據查詢對象選擇方案，若是選擇目標資源作為查詢對象，則標籤排序結果對應 一般的標籤推薦服務，排在最前面且沒有被使用在目標資源上的η個標籤推薦給系統管理 員或者用戶；用戶排序結果對應精細化營銷服務，排在最前面且沒有被諮詢過是否需要目 標資源的η個用戶推薦給系統管理員。
全文摘要
基於超圖的多任務個性化網絡服務方法，包括獲取社會化網絡社區中的對象和對象間的關係，用對象和對象間的關係構建成超圖，每個對象構成超圖中的一個節點，每個對象間關係構成超圖中的一條超邊，同一類對象形成一類節點，同一類的對象間關係形成超圖的一類超邊，每條超邊賦予權重；獲取表徵超邊與節點包含關係的矩陣H和權重對角矩陣W；根據矩陣H和權重對角矩陣W進行預計算，根據個性化服務需求選定查詢對象，並根據查詢對象構建查詢向量；將超圖上的其他對象根據其與查詢對象的相關性進行排序；根據個性化服務需求對排序結果進行篩選，將結果推送給用戶。本發明具有能同時考慮網絡社區中的多種信息，處理高維關係且保證高維信息不丟失的優點。
文檔編號G06F17/30GK101986299SQ20101052208
公開日2011年3月16日 申請日期2010年10月28日 優先權日2010年10月28日
發明者卜佳俊, 吳昊, 張利軍, 譚樹龍, 陳純 申請人:浙江大學