基于显式和隐式社交网络的混合推荐

发布时间：2017-07-27 05:12

  本文关键词：基于显式和隐式社交网络的混合推荐

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【摘要】：传统的社交网络推荐一般依靠用户之间的好友关系,但好友关系不是基于共同兴趣而产生的。针对这种情况,提出通过用户标签所表达的情感兴趣来扩展用户好友关系,形成基于用户好友关系和共同兴趣的混合推荐。利用用户间直接的朋友关系构建显式社交网络,利用标签数据构建隐式社交网络;在显式和隐式社交网络图中分别采用提出的SNA_SPFA(Social Networks Algorithm Based on Shortest Path Faster Algorithm)算法得到推荐结果;最后按照一定权重混合两种推荐结果。实验表明,该方法优于传统的协同过滤方法和社交网络推荐。
【作者单位】： 南京理工大学计算机科学与工程学院;
【关键词】： 社交网络 标签 情感 混合推荐
【基金】：国家自然科学基金项目(61170035)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 0引言 随着信息技术和互联网的发展,个性化推荐逐渐融入到了人们的日常生活中。而个性化推荐一般需要满足两个基本条件:第一是信息过载,如果用户很容易就能在互联网上找到想要的资源,就不需要个性化推荐了;第二是用户一般没有特别明确的需求,因为如果有明确的需求就可以通过

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本文编号：579924