本文關(guān)鍵詞：基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的相關(guān)用戶推薦研究　出處：《情報(bào)雜志》2014年04期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 推薦算法 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征 網(wǎng)絡(luò)分析 知識(shí)管理

【摘要】：推薦技術(shù)能夠?yàn)橛脩籼峁┓掀湫枨蟮馁Y源,在信息過(guò)載的環(huán)境中推薦可有效增進(jìn)傳播效率。當(dāng)前,傳統(tǒng)推薦算法的效果在許多應(yīng)用中得到證實(shí),但在初始評(píng)價(jià)信息稀疏、數(shù)據(jù)量大的條件下該技術(shù)仍然存在不足。提出迭代資源擴(kuò)散算法,通過(guò)用戶在線行為構(gòu)建用戶評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò),將此網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)相似性信息應(yīng)用于相關(guān)用戶推薦算法設(shè)計(jì),可為網(wǎng)絡(luò)用戶提供與其具有較高相似性的相關(guān)用戶列表;并進(jìn)一步利用網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)特征信息如節(jié)點(diǎn)度中心性、中介中心性等指標(biāo),改善算法效果。通過(guò)基于博客社區(qū)用戶友情網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比測(cè)試實(shí)驗(yàn),證明在初始信息非常稀疏的條件下,資源擴(kuò)散算法推薦結(jié)果在覆蓋度、命中率以及列表質(zhì)量等指標(biāo)上均優(yōu)于傳統(tǒng)推薦算法。
【作者單位】： 北京郵電大學(xué)公共管理學(xué)院;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)“基于智慧校園平臺(tái)的數(shù)據(jù)與學(xué)生行為分析”資助(編號(hào):2012PT09)
【分類號(hào)】：TP393.01
【正文快照】： 0引言隨著信息發(fā)布技術(shù)簡(jiǎn)化,存儲(chǔ)設(shè)備成本降低,網(wǎng)絡(luò)上的內(nèi)容迅速增長(zhǎng),這一方面使萬(wàn)維網(wǎng)中積累了大量知識(shí)資源;另一方面,也給知識(shí)發(fā)現(xiàn)和獲取帶來(lái)了障礙。信息量的增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了信息處理能力的增長(zhǎng),想要在對(duì)全部信息瀏覽、評(píng)估后選擇出感興趣的信息,基本是無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。這種

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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6 許厘，

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