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随着互联网技术的飞速发展，社交网络已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，社交网络数据蕴含着大量的用户行为信息和潜在价值，如何有效挖掘这些数据，为用户提供个性化的推荐服务，已成为当前数据挖掘领域的研究热点，本文针对社交网络数据挖掘问题，提出了一种基于深度学习的个性化推荐系统构建方法，并通过实验验证了其有效性。
数据集介绍
本文所使用的数据集来源于某大型社交网络平台，包含用户的基本信息、好友关系、兴趣爱好、行为记录等数据，数据集具体信息如下：
1、用户基本信息：包括用户ID、年龄、性别、职业等。
2、好友关系：包括用户之间的好友关系，表示为用户ID对。
3、兴趣爱好：包括用户感兴趣的话题、标签等。
4、行为记录：包括用户在社交网络上的浏览、点赞、评论等行为。
个性化推荐系统构建方法
1、数据预处理
（1）数据清洗：对原始数据进行清洗，去除无效、重复、异常数据。
（2）特征提取：根据用户基本信息、好友关系、兴趣爱好、行为记录等数据，提取用户特征。
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2、模型构建
（1）用户画像：基于用户基本信息、好友关系、兴趣爱好、行为记录等数据，构建用户画像。
（2）协同过滤：采用基于用户和物品的协同过滤算法，挖掘用户之间的相似度。
（3）深度学习：利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）对用户画像进行建模，提取用户兴趣。
3、推荐策略
（1）基于用户画像的推荐：根据用户画像，为用户推荐与其兴趣相符的物品。
（2）基于协同过滤的推荐：根据用户之间的相似度，为用户推荐其可能感兴趣的物品。
（3）综合推荐：结合用户画像和协同过滤推荐结果，生成最终的推荐列表。
实验与分析
1、实验数据
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本文选取社交网络数据集的前10%作为训练集，剩余90%作为测试集。
2、实验结果
（1）准确率：通过对比用户实际喜欢的物品与推荐物品的匹配程度，计算准确率。
（2）召回率：计算推荐列表中包含用户实际喜欢的物品的比例。
（3）F1值：综合考虑准确率和召回率，计算F1值。
实验结果表明，本文提出的个性化推荐系统在准确率、召回率和F1值方面均优于传统的推荐方法。
本文针对社交网络数据挖掘问题，提出了一种基于深度学习的个性化推荐系统构建方法，实验结果表明，该方法在准确率、召回率和F1值方面均具有较好的性能，我们将进一步优化模型，提高推荐效果，并探索更多应用场景。
标签： #数据挖掘大作业选题
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