一种基于社交网络社区的组推荐框架

发布时间：2018-10-19 08:27

【摘要】：面向用户群组的推荐主要面临如何有意义地对群组进行定义并识别,以及向群组内用户进行有效推荐两大问题。该文针对已有研究在用户群组定义解释性不强等存在的问题,提出一种基于社交网络社区的组推荐框架。该框架利用社交网络结构信息发现重叠网络社区结构作为用户群组,具有较强的可解释性,并根据用户与群组间的隶属度制定了考虑用户对群组贡献与用户从群组获利的4种聚合与分配策略,以完成组推荐任务。通过在公开数据集上与已有方法的对比实验,验证了该框架在组推荐方面的有效性和准确性。
[Abstract]:How to define and identify groups in a meaningful way and how to recommend effectively to users within a group are two major problems in user group recommendation. In this paper, a group recommendation framework based on the social network community is proposed to solve the problems existing in the previous research, such as the lack of explanation of user group definition. This framework uses the information of social network structure to discover overlapping network community structure as user group, which has strong interpretability. According to the membership degree between users and groups, four aggregation and allocation strategies considering users' contribution to groups and users' profits from groups are proposed to complete group recommendation tasks. The validity and accuracy of the proposed framework in group recommendation are verified by comparing the proposed framework with the existing methods on the open data set.
【作者单位】： 北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(2013CB329606) 北京市共建项目专项~~
【分类号】：TP391.3

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本文编号：2280626