本文選題：社交網(wǎng)絡 + 朋友關(guān)系�。� 參考：《通信學報》2015年02期

【摘要】：提出一種新的朋友推薦方法,該方法同時使用用戶興趣和朋友關(guān)系這2種因素來為目標用戶推薦朋友,對PageRank算法進行改進,提出一種能同時融合上述2種因素的Topic_Friend_PageRank(TFPR)模型。首先,采用LDA(latent Dirichlet allocation)分析用戶發(fā)布的消息內(nèi)容,將用戶表示為若干主題上的分布,從而建模用戶的興趣。接下來,使用加權(quán)的PageRank算法建模用戶在整個鏈接拓撲中的重要程度和用戶之間朋友關(guān)系的相似性。最后根據(jù)主題感知的PageRank思想,將用戶興趣融入前面提到的加權(quán)PageRank中,形成同時融合用戶興趣和朋友關(guān)系的TFPR模型。采用新浪微博數(shù)據(jù)驗證所提模型的性能,實驗證明該模型能同時得到較高的準確率和召回率。
[Abstract]:In this paper, a new friend recommendation method is proposed. The two factors of user interest and friend relationship are used to recommend friends for the target users. The PageRank algorithm is improved, and a TopicFriendPageRankP TFPRs model is proposed, which can fuse the above two factors at the same time. Firstly, the LDA(latent Dirichlet location is used to analyze the message content published by the user, and the user is represented as the distribution on several topics, so as to model the interest of the user. Then, the weighted PageRank algorithm is used to model the importance of the user in the whole link topology and the similarity of the friend relationship between the users. Finally, according to the PageRank idea of topic awareness, the user interest is integrated into the weighted PageRank mentioned above, and a TFPR model combining user interest and friend relationship is formed. The performance of the proposed model is verified by using Sina Weibo data. The experimental results show that the proposed model can obtain high accuracy and recall simultaneously.
【作者單位】： 中國科學院計算技術(shù)研究所;中國科學院信息工程研究所;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(“863”計劃)基金資助項目(2011AA010705) 先導專項基金資助項目(XDA 06030200) 國家自然科學基金資助項目(61003167)~~
【分類號】：TP393.092;TP391.3

【共引文獻】

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本文編號：1797492