發(fā)布時間：2018-02-26 02:21

  本文關(guān)鍵詞： 社交網(wǎng)絡(luò) 推薦機制 熱點信息 個性化好友　出處：《東南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2013年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了改善目前社交網(wǎng)絡(luò)中熱點信息推薦與個性化好友推薦的不足,提出基于用戶投票的推薦機制.首先,根據(jù)眾多用戶對某條信息的投票情況評估信息的熱度與價值,將用戶對信息的瀏覽、評論、轉(zhuǎn)發(fā)等操作以及時間因素與用戶主動性投票相結(jié)合,提出基于用戶投票的熱點信息推薦算法.然后,根據(jù)某個用戶對眾多信息的投票情況評估用戶的興趣,從用戶對網(wǎng)絡(luò)信息的投票以及瀏覽情況中提取出用戶的興趣度特征,進而提出基于用戶投票的個性化好友推薦算法.最后,針對2個算法進行仿真實驗,評估各因素對推薦算法的影響和推薦的有效性.實驗結(jié)果表明,基于用戶投票的推薦機制可以有效地進行熱點信息與個性化好友的推薦.
[Abstract]:In order to improve the deficiency of hot information recommendation and personalized friend recommendation in current social networks, a recommendation mechanism based on user voting is proposed. Firstly, the heat and value of information are evaluated according to the voting situation of many users. By combining user's browsing, commenting, forwarding and time factors with user's active voting, a recommendation algorithm of hot information based on user's voting is proposed. The user's interest is evaluated according to a user's voting for a large number of information, and the user's interest is extracted from the user's voting and browsing of the network information. Finally, the simulation experiments of two algorithms are carried out to evaluate the influence of various factors on the recommendation algorithm and the effectiveness of the recommendation. The experimental results show that, The recommendation mechanism based on user voting can effectively carry out the recommendation of hot information and personalized friends.
【作者單位】： 東南大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院;上海貝爾股份有限公司;
【基金】：教育部科技發(fā)展中心網(wǎng)絡(luò)時代的科技論文快速共享專項研究資助項目(20110092110053)
【分類號】：TP393.092

【參考文獻】

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【共引文獻】

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10 高e，

本文編號：1536137