基于社會網絡的推薦系統解釋模型分析

張奧琳

摘要：近年來，基于社會網絡的推薦系統已經成為社會關系網絡的主要應用和推薦系統的研究方向之一。文章首先，分析了構建基于社會網絡推薦系統的原因及其意義，其次，利用解釋模型進行分析，最后，基于構建的多級遞階有向圖對于社會網絡的推薦系統進行總結。

關鍵詞：推薦系統;社會網絡;解釋模型

一、構建基于社會網絡的推薦系統的原因及意義

在社會與人群中，每個人都是一個結點，人與人之間或多或少都有著這樣那樣的關系，這種關系就是鏈路，結點和鏈路便組成了這樣一個復雜的社會關系網絡。當他人向我們征詢推薦人選時，我們往往是從自己的社會關系網絡中尋找某些符合相應要求的節點。這種基于社會網絡的推薦系統的構建不僅可以實現互聯網應用軟件對用戶進行感興趣的好友推薦還可以實現現實中跨專業領域的項目合作，以形成一個最優的混合型團隊。

基于社交網絡的推薦系統比基于其他數據的推薦系統的優勢在于，在用戶的興趣愛好領域，人們更傾向于接收來自朋友的推薦，這樣在建立信任模型與信任傳播之后不僅可以提高推薦的準確率，還解決了用戶之間的關系質量問題。由于社會關系網絡有其獨特的屬性，例如“小世界”現象、傳遞性、社區結構、會員閉包等，所以利用社會關系網絡的數據對于提高推薦準確率起到關鍵作用。然而由于社交網絡數據的獲取難度較大及可獲取數據非常少，在復雜的社會關系網絡中無法確保用戶之間準確全面的信任關系，用戶的喜好隨時間不斷變化等因素，使得構建基于社會網絡的推薦系統面臨一系列的挑戰。隨著大數據、人工智能、數據挖掘的興起，這些問題都將被解決，同時社交網絡平臺的興起帶來了豐富的社會信息，若將這些信息合理利用，社會化推薦系統將得到極大的完善。

二、基于社會網絡的推薦系統的解釋模型分析

影響基于社會網絡的推薦系統的因素分析見表1。

其中V表示上位影響下位（行影響列），A表下位影響上位（列影響行），X表示相互影響，強連接關系。

從圖1中可以清晰地看出，基于社會關系網絡的推薦系統的影響因素的級間關系結構。

第一層，影響推薦系統的最直接、最表層的因素是推薦雙方是否有需求互補、推薦雙方的友誼程度以及被推薦者的專業技能。在生活中當他人有推薦的需求時，個體往往優先考慮與其交好的朋友及其是否符合要求，以及能否帶來雙方的需求互補，所以在設計推薦系統的時候首先要考慮專業技能、關系強弱程度以及是否可以互惠互利。

第二層，雙方的交往頻率、是否有共同社群以及被推薦者的個人屬性影響著推薦人選的選擇。當雙方交往頻率較高時，面對推薦需求，在考慮了第一層的因素以后，便會優先考慮到最近經常交往的那個人。是否有共同社群這個因素也會影響推薦者，共同社群與交往頻率是強連通關系。被推薦者的個人屬性包括個人性格、特質、優缺點等方面，這些會影響推薦者對其的評價以及對于是否適合此次推薦的初步判讀。

第三層，他人評價是影響推薦系統的中間層因素，也是關鍵要素之一。他人的評價往往可以從側面反映出這個人的個人特質，較高的他人評價有助于選擇推薦此人，也有助于構建一個優質的團隊;而面對普遍較低的他人評價時則應綜合考慮其他因素以確定是否推薦。

第四層，雙方的距離以及被推薦者的研究領域是影響推薦系統的最深層原因。其中雙方的距離是指從一個節點到另一個節點所需的最短路徑的長度，不僅是指其物理距離，隨著互聯網技術的發展，有時盡管相隔很遠也可以進行推薦。推薦者會優先選擇推薦自己容易聯系到的人，因為相隔的步數越多，其中的不可靠性就越強。

三、結論

對于用戶的個性化服務來說，此類推薦系統的研究將進一步改善用戶在社交領域的體驗感，幫助用戶在最短的時間內找到有用的信息，提高信息的利用率，有效解決信息過載的問題。通過解釋模型分析得到基于社會關系網絡的推薦系統的影響因素的多級遞階有向圖，在設計推薦系統時應優先考慮推薦雙方是否有需求互補、推薦雙方的友誼程度以及被推薦者的專業技能這些因素，選擇合適的算法對這些因素進行定量分析，同時還不能忽略雙方的距離以及被推薦者的研究領域因素，作為最深層的影響因素如何采取有效的定量方法對構建推薦系統起著重要作用。

目前基于社會關系網絡推薦系統的研究還有很多需要解決的問題，如：社會網絡結構的復雜性、社會網絡數據獲取難度較大、用戶需求隨時間變化等多種問題。通過本文的研究總結以及解釋模型分析，也希望對于推薦系統的研究提供一些有用的信息，推動該領域的發展。

（作者單位：南京郵電大學）