基于社区划分的学术论文推荐模型

发布时间：2017-09-05 05:04

  本文关键词：基于社区划分的学术论文推荐模型

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【摘要】：针对学术社交网络独有的社交性,构建了基于社区划分的学术论文推荐模型。模型选择社区复杂好友关系网络图中最大连通分量作为数据处理逻辑单元,在此基础上进行核心关系网划分,并采用非参数控制的方式,在所建立的核心关系网内建立标签,在学术社交网络中通过标签传播进行社区划分,根据社区划分结果在社区内部的用户之间推荐学术论文。该社区划分算法与经典社区划分算法在人工网络上进行仿真实验,结果表明该算法在不同特征的人工网络上皆能取得良好的社区发现质量。
【作者单位】： 华南师范大学计算机学院;广东技术师范学院计算机网络中心;广东技术师范学院计算机学院;
【关键词】： 核心关系网 社区划分 标签传播 自适应阈值 学术论文推荐
【基金】：国家863计划重大项目(2013AA01A212) 国家自然科学基金资助项目(61272067,61502180) 广东省自然科学基金资助项目(2015A030310509,2014A030310238) 广州市科技计划项目(2014J4300033)~~
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 0引言近几年,社交网站发展迅速,已渗入主流文化以及人们的日常生活中,备受网民关注[1]。随着学术社交网络的兴起,学者在学术社交网络中发掘论文的需求激增。面对学术社交网络中海量的论文,学者难以检索高质量或获取自己感兴趣的论文;同时,优秀的推荐算法不仅可以为学者寻找其

【参考文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前4条

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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：795966