融合社會(huì)關(guān)系與社區(qū)結(jié)構(gòu)的推薦算法研究

　　本書(shū)是面向數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，特別是推薦系統(tǒng)研究的一本專(zhuān)著。本書(shū)共7章，系統(tǒng)地分析和介紹了有關(guān)推薦算法的發(fā)展歷史、研究現(xiàn)狀和主要背景知識(shí)。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合當(dāng)前研究中存在的主要問(wèn)題，本書(shū)提出了若干高效的融合社會(huì)關(guān)系與社區(qū)結(jié)構(gòu)的推薦算法。其中，融入用戶社會(huì)關(guān)系信息能夠有效緩解協(xié)同過(guò)濾算法的數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題和冷啟動(dòng)問(wèn)題，同時(shí)，社區(qū)結(jié)構(gòu)的引入能夠有效降低系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)規(guī)模，提高算法在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的處理能力，增強(qiáng)系統(tǒng)的可擴(kuò)展性。因此，融合社會(huì)關(guān)系和社區(qū)結(jié)構(gòu)的推薦算法具有重要的研究意義。

　　馬霄，女，2017年博士畢業(yè)于華中科技大學(xué)，美國(guó)伊利諾伊大學(xué)香檳分校聯(lián)合培養(yǎng)。現(xiàn)就職于中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)信息與安全工程學(xué)院，職稱(chēng)為講師。本人的研究方向包括推薦算法，數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)等。近年來(lái)，參與多項(xiàng)省部級(jí)課題，其中主持國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目一項(xiàng)，CCF信息系統(tǒng)開(kāi)放課題一項(xiàng)。發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文十?dāng)?shù)篇。