面向学术社交网络的多维度团队推荐模型

发布时间：2017-12-17 09:33

  本文关键词：面向学术社交网络的多维度团队推荐模型

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【摘要】：学术社交网络的出现改变了传统的科研方式,对于如何基于学术社交网络为学者进行团队个性化推荐进行了研究,提出了一种多维度潜在团队推荐模型(multi-faceted team recommendation,MFTR)。该模型首先通过投影梯度非负矩阵分解方法提取团队和用户的特征向量,并根据两者的特征向量计算其相似度,然后再融合用户的社交好友关系和热门团队信息来为用户推荐具有相似研究兴趣的潜在团队。最后在真实学术社交网站——学者网的数据上进行实验,结果表明该模型能有效地提高推荐的准确度,并缓解了冷启动问题。
【作者单位】： 华南师范大学计算机学院;华南师范大学软件学院;
【基金】：国家自然科学基金No.61272067 国家高技术研究发展计划(863计划)No.2013AA01A212 国家科技支撑计划项目No.2012BAH27F05 广东省自然科学基金博士启动专项No.2014A030310238~~
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 袁成哲1,曾碧卿2,汤庸1+,王大豪1,曾惠敏11.华南师范大学计算机学院,广州5100002.华南师范大学软件学院,广东佛山528225Multi-Faceted Team Recommendation Model for Academic Social NetworksYUAN Chengzhe1,ZENG Biqing2,TANG Yong1+,WANG Dahao1,ZENG Huimin11.School of

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7 路荣;张e，

本文编号：1299650