基于社交團(tuán)體和用戶相似度的信息推薦方法
[Abstract]:Social networking website and electronic commerce website realize information sharing step by step, and electronic commerce website can enhance the accuracy and credibility of information recommendation by using social network information. In this paper, we propose a method of information recommendation based on the similarity between social groups and users by using the social network and blog information of social networking sites. The CNM algorithm is used to discover the social groups in which users belong. The text similarity is calculated by semantic information based text similarity calculation method. Finally, based on community discovery and text similarity calculation, users' prediction scores on items are calculated, and information recommendation is realized. The effectiveness of the method is tested by offline simulation.
【作者單位】: 南京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“技術(shù)范式轉(zhuǎn)換預(yù)警的理論與方法”的研究成果;項(xiàng)目編號(hào):71473119
【分類號(hào)】:G358
【相似文獻(xiàn)】
相關(guān)期刊論文 前8條
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3 宋欣;申安來(lái);郭鳳媛;鐘杰;胡艷君;王建林;;基于CIM的相似度綜合評(píng)價(jià)算法[J];現(xiàn)代情報(bào);2013年03期
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8 ;[J];;年期
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1 董刊生;方金云;;基于向量距離的詞序相似度算法[A];第四屆全國(guó)信息檢索與內(nèi)容安全學(xué)術(shù)會(huì)議論文集(上)[C];2008年
,本文編號(hào):2129385
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