本文選題：冷啟動推薦 + 社交網(wǎng)絡　； 參考：《浙江大學學報(工學版)》2017年02期

【摘要】：針對忽視用戶的社交關系變化可能得到不準確的推薦結果這一問題,為冷啟動用戶基于社交網(wǎng)絡拓撲結構增量更新相似用戶,并基于更新的相似用戶給出準確的推薦.用戶社交關系是動態(tài)變化的,然而現(xiàn)有基于社交網(wǎng)絡的冷啟動推薦卻沒有充分考慮社交關系的變更對推薦結果的影響.為了給冷啟動用戶實時準確的推薦,提出基于增量圖形模式匹配的動態(tài)冷啟動推薦方法(IGPMDCR),增量地更新冷啟動用戶的相似用戶,為冷啟動用戶給出實時準確的推薦結果.在真實社交網(wǎng)站的數(shù)據(jù)集的實驗結果表明,IGPMDCR可以在用戶間社交關系變更的情況下,為冷啟動用戶給出實時準確的推薦結果.
[Abstract]:In order to solve the problem that the change of social relationship may get inaccurate recommendation result, the cold start user can update the similar user based on the increment of social network topology structure, and give the accurate recommendation based on the update of the similar user. However, the existing cold-start recommendation based on social network does not fully consider the influence of the change of social relationship on the recommendation results. In order to give real-time and accurate recommendation to cold start users, a dynamic cold start recommendation method based on incremental graph pattern matching is proposed to update the similar users of cold start users incrementally, and to provide real-time and accurate recommendation results for cold start users. The experimental results of the data set of real social networks show that IGPMDCR can provide real-time and accurate recommendation results for cold start users when the social relationship between users changes.
【作者單位】： 哈爾濱理工大學計算機科學與技術博士后科研流動站;哈爾濱理工大學軟件學院;哈爾濱理工大學計算機科學與技術學院;煙臺大學計算機與控制工程學院;
【基金】：國家自然科學基金青年基金資助項目(61300115;61502410)
【分類號】：TP391.3

【相似文獻】

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本文編號：1926987