[发明专利]一种融合社交关系与自私偏好顺序的群组划分方法

说明书

本发明公开了一种融合社交关系与自私偏好顺序的群组划分方法，包括以下步骤：步骤1：根据用户的社交价值模拟各用户为了分担成本而聚集为群组的选择，形成初步群组；步骤2：通过自私偏好顺序制定合并和拆分规则，并基于合并和拆分规则对步骤1得到的群组进行合并或拆分，当达到纳什均衡点时，群组合并或划分结束，得到稳定群组，本发明提出了在完全信息静态的博弈场景下融合社交关系与自私偏好顺序并以此寻找纳什均衡点，来提高群组划分的稳定性并剔除极端成员，本方法很好的解决了群组中极端用户的问题，提高了群组成员对群组推荐结果的满意度。

技术领域

本发明属于信息服务和分布式计算的交叉领域，具体涉及一种在群组推荐领域中的群组划分技术。

背景技术

传统的推荐方法更多的是向个人进行推荐，然而随着经济的发展，互联网技术的不断革新，现实生活中越来越多的活动是由群组来完成，所以向群组成员推荐都能接受的项目变得至关重要。

群组推荐旨在为一组用户提供推荐，而群组划分作为群组推荐的基础同样非常重要。但在已有的群组划分研究中，大多数方法往往关注的只是用户兴趣偏好的相同，而忽略了用户的社交关系对推荐结果的影响，更加没有考虑到用户的自私行为对划分效果的积极影响，这些都使得若群组中存在极端用户则会对推荐结果造成严重损害，都会影响推荐的满意度。

发明内容

本发明目的：针对现有技术的不足，本发明提出一种融合社交关系与自私偏好顺序的群组划分方法，来对群组进行稳定的划分去除极端用户以此来提高推荐满意度。

技术方案：一种融合社交关系与自私偏好顺序的群组划分方法，包括以下步骤：

步骤1：根据用户的社交价值模拟各用户为了分担成本而聚集为群组的选择，形成初步群组；

步骤2：通过自私偏好顺序制定合并和拆分规则，并基于合并和拆分规则对步骤1得到的群组进行合并或拆分，当达到纳什均衡点时，群组合并或划分结束，得到稳定群组；

其中，所述的根据用户的社交价值模拟各用户为了分担成本而聚集为群组的选择，将该过程表示为：M＝{S，v，F，A，P}，其中，S表示决策用户集，v表示效用函数，F表示决定用户加入或退出群组的决策函数，A＝{a₁，a₂，…，a_N}表示总用户决策集，a_n表示群组n，P表示群组结构P＝{CO₁，CO₂，…，CO_m}；CO_m表示群组m的结构特征，所述效用函数定义为用户所在其当前群组的成本。

进一步的，所述成员所在群组a_n的成本表示为：

式中，l_n表示为用户n自身的喜好集合l_n＝[d_n1，d_n2，d_n3，...，d_nln]，d_nj∈D_total，1≤j≤l_n；D_total＝[d₁，d₂，d₃，...，d_Dmax]表示为群组a_n所有成员的喜好集合；β_i表示群组a_n中需求d_ni的总数量；J_n表示用户n的邻居集，a_n表示用户n所在群组，a_Jn表示用户n的邻居集所在群组；α₀表示偏好成本，l_c表示与群组a_n内其他成员相同的偏好，L_max表示群组a_n中的所有偏好；

所述效用函数表示为：