基于网络结构特征的相关用户推荐研究

发布时间：2017-12-23 14:31

  本文关键词：基于网络结构特征的相关用户推荐研究　出处：《情报杂志》2014年04期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：推荐技术能够为用户提供符合其需求的资源,在信息过载的环境中推荐可有效增进传播效率。当前,传统推荐算法的效果在许多应用中得到证实,但在初始评价信息稀疏、数据量大的条件下该技术仍然存在不足。提出迭代资源扩散算法,通过用户在线行为构建用户评价网络,将此网络中节点结构相似性信息应用于相关用户推荐算法设计,可为网络用户提供与其具有较高相似性的相关用户列表;并进一步利用网络中节点的结构特征信息如节点度中心性、中介中心性等指标,改善算法效果。通过基于博客社区用户友情网络的对比测试实验,证明在初始信息非常稀疏的条件下,资源扩散算法推荐结果在覆盖度、命中率以及列表质量等指标上均优于传统推荐算法。
【作者单位】： 北京邮电大学公共管理学院;
【基金】：中央高校基本科研业务费“基于智慧校园平台的数据与学生行为分析”资助(编号:2012PT09)
【分类号】：TP393.01
【正文快照】： 0引言随着信息发布技术简化,存储设备成本降低,网络上的内容迅速增长,这一方面使万维网中积累了大量知识资源;另一方面,也给知识发现和获取带来了障碍。信息量的增长速度远远超过了信息处理能力的增长,想要在对全部信息浏览、评估后选择出感兴趣的信息,基本是无法实现的。这种

【参考文献】

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【共引文献】

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6 许厘，

本文编号：1324282