基于社交网络的虚拟团队成员推荐模型

发布时间：2017-07-05 19:19

  本文关键词：基于社交网络的虚拟团队成员推荐模型

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【摘要】：为研究如何帮助社交网络中虚拟团队从海量的用户中筛选更多行为相似的用户加入团队,建立了一种基于社交网络的团队成员推荐模型,为虚拟团队推荐一些行为特征相似的用户作为候选团队成员。通过对用户信息和团队信息进行分词处理,得到用户标签向量集和团队标签向量集;将基于遗传算法的聚类算法应用于团队标签向量集,得到团队聚类簇和团队聚类中心;在此基础上,将团队聚类中心作为用户集的初始聚类中心,聚类出行为特征与团队聚类中心相似的用户簇,将这些用户簇作为相应团队聚类簇的候选推荐用户;再应用协同过滤思想,筛选出团队推荐成员列表。实验结果表明,该算法有效地解决了虚拟团队成员推荐问题。
【作者单位】： 华南师范大学计算机学院;
【关键词】： 聚类中心 遗传算法 k-means聚类算法 协同过滤
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2013AA01A212) 国家自然科学基金资助项目(61272067) 国家科技支撑计划资助项目(2012BAH27F05) 广东省自然基金团队研究资助项目(S2012030006242) 广东省重大科技专项计划资助项目(2012A080104019)
【分类号】：TP18;TP393.09
【正文快照】： 1相关工作社交网络作为一个虚拟的网络社区,为一些拥有共同兴趣爱好的用户提供了一个基于互联网服务的交流平台。随着社交网络的普及和用户量的急速增长,如何为用户提供有用的信息推荐已成为社交网络中一个不可或缺的重要课题之一。在国内的一些社交网络中,例如学者网,为了更

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本文编号：523298