【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及社会化网络社区上的个性化服务领域，特别是涉及社会化社区上的个 性化信息推荐方法。
技术介绍
随着信息传播技术的迅猛发展，尤其是因特网的不断发展和日益普及，人类社会 所面对的信息量正在以惊人的速度增长，查找和选择信息成为一件费时费力的事情。从而 个性化的信息服务及信息推荐技术成为越来越被学界和工业界关注的热门话题。个性化信息服务即对用户历史行为进行分析并对其兴趣进行预测，从而从所有信 息中筛选出用户可能感兴趣的较小子集提供给用户。在很多方法中，个性化信息服务被表 达为排序问题，即得分最高的信息以最大的优先级推送给用户。个性化信息推荐是目前最 热门的个性化信息服务。纵观互联网的发展历史，个性化信息服务将是互联网发展的一个重大趋势。高精 准度的个性化信息服务可以为用户节省大量的查找和选择信息的时间，将大大提升用户的 使用体验。目前，已有的个性化信息服务系统，尤其是个性化信息推荐系统，只利用用户对使 用过信息对象的评分信息和标注信息等少数几种社会化信息。而在社会化网络社区中存 在非常丰富的社会化信息，包括多种对象及这些对象间的多种关系，对象包括用户、资源、...
【技术保护点】
基于超图的多任务个性化网络服务方法，包括以下步骤：１）、获取社会化网络社区中的对象和对象间的关系，用所述的对象和对象间的关系构建成超图，每个对象构成超图中的一个节点，每个对象间关系构成超图中的一条超边，同一类对象形成一类节点，同一类的对象间关系形成超图的一类超边，每条超边赋予权重；获取表征超边与节点包含关系的矩阵Ｈ和权重对角矩阵Ｗ；２）、根据所述的矩阵Ｈ和权重对角矩阵Ｗ进行预计算，根据个性化服务需求选定查询对象，并根据查询对象构建查询向量；３）、将超图上的其他对象根据其与查询对象的相关性进行排序；４）、根据个性化服务需求对排序结果进行筛选，并将结果推送给用户。
【技术特征摘要】
基于超图的多任务个性化网络服务方法，包括以下步骤1)、获取社会化网络社区中的对象和对象间的关系，用所述的对象和对象间的关系构建成超图，每个对象构成超图中的一个节点，每个对象间关系构成超图中的一条超边，同一类对象形成一类节点，同一类的对象间关系形成超图的一类超边，每条超边赋予权重；获取表征超边与节点包含关系的矩阵H和权重对角矩阵W；2)、根据所述的矩阵H和权重对角矩阵W进行预计算，根据个性化服务需求选定查询对象，并根据查询对象构建查询向量；3)、将超图上的其他对象根据其与查询对象的相关性进行排序；4)、根据个性化服务需求对排序结果进行筛选，并将结果推送给用户。2.如权利要求1所述的基于超图的多任务个性化网络服务方法，其特征在于步骤1) 中，网络社区中的对象包括用户、兴趣小组、资源、资源集合和标签；对象间关系包括用户间的好友关系、用户与兴趣小组之间的关系、用户对资源的评价 关系或者使用次数、用户利用标签标注资源、资源与资源集合间的从属关系、资源间基于资 源内容的相似度；每种关系对应超边的构建方法包括以下步骤(1.1)针对每一对好友关系构建一条好友关系超边，每条好友关系 超边包含这两个用户分别对应的节点，并为所有好友关系超边赋予权重Qi ；(1. 2)针对每个兴趣小组构建一条兴趣小组超边，每条兴趣小组超边包含该兴趣小组 与其中所有的用户分别对应的节点，并为所有兴趣小组超边赋予权重Q2 ；(1. 3)针对每个资源使用记录构建一条资源超边，每条资源超边包含使用了该资源的 用户和该资源分别对应的节点，并为所有资源超边赋予权重Q3 ；(1. 4)针对每个标签标注关系构建一条标注超边，每条标注超边包含标注关系中的用 户、标签和资源分别对应的三个节点，并为所有标注关系赋予权重04 ；(1. 5)针对每对资源之间的相似度构建一条相似度超边，每条相似度超边包含这两个 资源分别对应的节点，并为所有相似度超边赋予权重Q5 ；(1. 6)针对每个资源集合构建一条集合超边，每条集合超边包含该资源集合和该集合 包含的所有资源对应的节点，并为所有的集合超边赋予权重Q6。3.如权利要求2所述的基于超图的多任务个性化网络服务方法，其特征在于步骤2) 中，进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：卜佳俊，陈纯，谭树龙，张利军，吴昊，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：86[中国|杭州]
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