社會化推薦

與傳統的協同推薦算法不同，社會化推薦系統將社交信息作為輔助數據信息，通過考慮社交網絡中的社交關係和評分信息來提高傳統推薦系統的準確性。社會化推薦系統已逐漸成為推薦系統的熱門研究領域之一

[1]. Ma, H., Zhou, D., Liu, C., Lyu, M. R., and King, I. Recommender systems with social regularization. in Proceedings of the fourth ACM international conference on Web search and data mining. 2011. ACM.

目前，社會化推薦的主要有以下四種：

①基於社會化標引的推薦。用户通過書籤對信息資源進行標註，通過統計書籤數據，可以瞭解用户的需求以及興趣所在。可根據所有報表所得到的信息來對系統默認和推薦的書籤進行整理，標識出新的社會書籤供用户瀏覽和討論等。還可通過系統中的定向通知和廣告發布功能，將有關信息發送給需要了解它們的用户羣[[i]]。

②基於社會化評價的推薦。用户在使用某一網絡信息資源後，會對其產生主觀的評價，很多網站都提供了打分機制，用户根據主觀評價對該信息資源進行打分。系統根據分數的高低決定將那些信息推薦給用户。

③基於用户關係的推薦。用户由共同的興趣結成了不同的社會網絡，形成了相互之間的信任。當用户對某一內容感興趣時，系統會依據用户形成的社會網絡將其推薦給他們的好友。如博客、交友網站等。

④綜合推薦。將分類、歷史數據、社會化標引、社會化評價、網絡關係等綜合起來推薦——例如玩聚、鮮果等社會化推薦服務。