本文關(guān)鍵詞：基于社交網(wǎng)絡(luò)的虛擬團(tuán)隊(duì)成員推薦模型

  更多相關(guān)文章： 聚類中心 遺傳算法 k-means聚類算法 協(xié)同過濾

【摘要】：為研究如何幫助社交網(wǎng)絡(luò)中虛擬團(tuán)隊(duì)從海量的用戶中篩選更多行為相似的用戶加入團(tuán)隊(duì),建立了一種基于社交網(wǎng)絡(luò)的團(tuán)隊(duì)成員推薦模型,為虛擬團(tuán)隊(duì)推薦一些行為特征相似的用戶作為候選團(tuán)隊(duì)成員。通過對用戶信息和團(tuán)隊(duì)信息進(jìn)行分詞處理,得到用戶標(biāo)簽向量集和團(tuán)隊(duì)標(biāo)簽向量集;將基于遺傳算法的聚類算法應(yīng)用于團(tuán)隊(duì)標(biāo)簽向量集,得到團(tuán)隊(duì)聚類簇和團(tuán)隊(duì)聚類中心;在此基礎(chǔ)上,將團(tuán)隊(duì)聚類中心作為用戶集的初始聚類中心,聚類出行為特征與團(tuán)隊(duì)聚類中心相似的用戶簇,將這些用戶簇作為相應(yīng)團(tuán)隊(duì)聚類簇的候選推薦用戶;再應(yīng)用協(xié)同過濾思想,篩選出團(tuán)隊(duì)推薦成員列表。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法有效地解決了虛擬團(tuán)隊(duì)成員推薦問題。
【作者單位】： 華南師范大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 聚類中心 遺傳算法 k-means聚類算法 協(xié)同過濾
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2013AA01A212) 國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61272067) 國家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012BAH27F05) 廣東省自然基金團(tuán)隊(duì)研究資助項(xiàng)目(S2012030006242) 廣東省重大科技專項(xiàng)計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012A080104019)
【分類號】：TP18;TP393.09
【正文快照】： 1相關(guān)工作社交網(wǎng)絡(luò)作為一個(gè)虛擬的網(wǎng)絡(luò)社區(qū),為一些擁有共同興趣愛好的用戶提供了一個(gè)基于互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的交流平臺。隨著社交網(wǎng)絡(luò)的普及和用戶量的急速增長,如何為用戶提供有用的信息推薦已成為社交網(wǎng)絡(luò)中一個(gè)不可或缺的重要課題之一。在國內(nèi)的一些社交網(wǎng)絡(luò)中,例如學(xué)者網(wǎng),為了更

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：523298