融合社會關系與社區(qū)結構的推薦算法研究

　　本書是面向數據挖掘領域，特別是推薦系統研究的一本專著。本書共7章，系統地分析和介紹了有關推薦算法的發(fā)展歷史、研究現狀和主要背景知識。在此基礎上，結合當前研究中存在的主要問題，本書提出了若干高效的融合社會關系與社區(qū)結構的推薦算法。其中，融入用戶社會關系信息能夠有效緩解協同過濾算法的數據稀疏性問題和冷啟動問題，同時，社區(qū)結構的引入能夠有效降低系統中的數據規(guī)模，提高算法在大規(guī)模數據集上的處理能力，增強系統的可擴展性。因此，融合社會關系和社區(qū)結構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，美國伊利諾伊大學香檳分校聯合培養(yǎng)?，F就職于中南財經政法大學信息與安全工程學院，職稱為講師。本人的研究方向包括推薦算法，數據挖掘，機器學習等。近年來，參與多項省部級課題，其中主持國家自然科學基金青年基金項目一項，CCF信息系統開放課題一項。發(fā)表高水平學術論文十數篇。