基于角色协同的在线社交网络好友推荐机制

发布时间：2018-07-22 13:54

【摘要】：在特定拓扑环境下,在线社交网络推荐机制的友好程度是决定推荐优劣的关键之一,其成功与否受制于关系结构与交互结构的共演化。基于此,以关系结构推动交互结构为演化前提,以"学者"交互为特定领域的在线社交网络"学者网"为应用背景,通过E-CARGO模型建模,采用角色协同方法,针对学者网用户拓扑中的水平好友关系与垂直等级关系设计并仿真了相关好友推荐机制。经实验问卷调查,分别约67.69%与86.16%的用户接受基于拓扑层次与推荐方向的好友推荐方式,相关推荐机制自然、友好,用户评价度较高。
[Abstract]:In a specific topological environment, the friendliness of online social network recommendation mechanism is one of the keys to determine the merits and demerits of recommendation, and its success is constrained by the coevolution of the relationship structure and the interaction structure. Based on this, the relationship structure promotes the interaction structure as the premise of evolution, taking the "scholar" interaction as the specific domain of the online social network "scholar network" as the application background, through the E-CARGO model modeling, using the role collaboration method. This paper designs and simulates the related friend recommendation mechanism for the horizontal and vertical hierarchical relationships in the user topology of Scholars. Through the questionnaire survey, 67.69% and 86.16% of the users accepted the friend recommendation method based on topology level and recommendation direction respectively. The related recommendation mechanism is natural and friendly, and the user evaluation degree is high.
【作者单位】： 广东工业大学计算机学院;加拿大尼普森大学计算机系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61402118,61272067,61104156,61370229)
【分类号】：TP393.09

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2137677