根据提供的文件信息，我们可以提取以下知识点：
社交网络个性化推荐方法研究涵盖了以下几个方面：
1. 社交网络推荐模型的个性化推荐方法：
- 社交网络中的个性化推荐主要通过分析用户与其朋友的共同兴趣来提高推荐的质量。
- 利用潜在因子分析用户与朋友之间的共同兴趣，构建概率图模型，从而预测用户可能感兴趣的内容。
- 个性化推荐模型的构建是基于用户的朋友关系，它有助于预测目标用户可能喜欢的项目。
2. 社交网络用户兴趣模型的个性化推荐方法：
- 该方法考虑了用户个人兴趣的历史数据和社交网络中其他用户对目标用户个人兴趣的影响。
- 利用点击历史数据来刻画目标用户的个人兴趣，并通过定义兴趣传播来刻画其他用户兴趣对目标用户的影响。
- 结合用户的个人兴趣和兴趣传播两方面信息，为用户进行个性化推荐。
3. 社交网络推荐信任的个性化推荐方法：
- 通过定义社交网络中的信任度来刻画用户之间的隐含关系，建立基于信任的推荐系统。
- 根据最大信任距离和平均推荐信任选择信任用户，利用这些用户对目标用户的共同兴趣进行潜在因子分析。
- 将社交网络转换为信任网络，为用户提供基于信任的个性化推荐。
4. 时间感知和用户反馈的社交网络个性化推荐方法：
- 考虑到社交网络的动态性以及用户反馈对推荐效果的影响。
- 使用时间衰变函数来刻画时间效应，扩展相似度计算方法，将用户反馈信息融入个性化推荐。
- 该方法通过参数调优来提升推荐效果，相比于基于项目的推荐方法，具有更好的推荐质量。
除了上述提到的个性化推荐方法外，文档中还涉及到了一些相关的技术点和理论概念：
- 协同过滤技术：在个性化推荐系统中，协同过滤是一种常用的技术，利用用户之间的相似性或者物品的相似性来进行推荐。尽管在传统的个性化推荐研究中取得了一定的成果，但在社交网络中由于用户和内容的复杂性，推荐质量并不高。
- 社交网络分析：社交网络中的用户和内容之间存在复杂的关系，通过社交网络分析可以更好地理解用户行为和社交网络的结构，这有助于设计更加精准的个性化推荐算法。
- 概率图模型：这是一种统计模型，能够用来表示随机变量及其条件依赖关系。在个性化推荐中，概率图模型可以用来构建用户兴趣和项目之间的关系，从而进行有效的推荐。
- 潜在因子模型：该模型认为用户和物品的兴趣可以用一组潜在因子来表示，用户兴趣和物品特征通过这些潜在因子相互作用，模型通过学习这些潜在因子来提供推荐。
- 时间衰变函数：在推荐系统中，时间衰变函数用于降低过去数据的权重，强调较新的用户行为，从而提高推荐系统的时效性。
- 相似度计算方法：这是推荐系统中用来衡量用户之间或物品之间相似性的方法，通过扩展相似度计算方法可以更好地处理社交网络中的动态变化和用户反馈。
- 信息过滤：在社交网络中，信息过滤技术被用来帮助用户过滤掉不感兴趣的信息，向用户推荐符合其兴趣需求的内容。
- 社交网络中的信任传递：社交网络中用户之间的信任关系对信息传播和个性化推荐有着重要的影响。通过信任网络模型来评估用户间的信任度，可以为用户推荐他们可能信任和感兴趣的信息。
- 用户反馈：用户的反馈信息是个性化推荐系统中的重要参考，通过收集和分析用户的反馈信息，推荐系统能够不断优化推荐结果。
社交网络个性化推荐方法研究不仅关注了推荐技术本身，还深入探讨了社交网络特有的社会关系、兴趣传播、信任传递和时间因素对推荐质量的影响。通过结合这些要素，研究者们提出了一系列改进的推荐模型，旨在为用户提供更加精准和有效的个性化服务。
