【摘要】：針對現(xiàn)有社交網(wǎng)絡用戶推薦方案中大規(guī)模網(wǎng)絡個體相似性計算復雜度高以及個體節(jié)點無差異對待的問題,本文提出一種基于二部圖和節(jié)點角色劃分的推薦方案.首先,通過劃分重疊群體簡化原生社交網(wǎng)絡結構,并進一步構建群體-個體二部圖模型;其次,通過群體-個體二部圖所反映的拓撲特征,結合節(jié)點自身屬性特征,對個體進行角色劃分,提出一種基于群體-個體二部圖的角色劃分模型;最后,針對大規(guī)模網(wǎng)絡中計算個體相似性復雜度高的問題,構建基于角色差異下的個體-個體二部圖模型,實現(xiàn)層次化、個性化的推薦.實驗表明,該方案適用于對社交網(wǎng)絡中興趣廣泛度存在差異的個體間進行好友推薦,并在較小規(guī)模的二部圖上生成目標個體推薦列表,降低了計算個體相似性的復雜度.
[Abstract]:In order to solve the problem of high computational complexity of individual similarity and no difference treatment of individual nodes in existing user recommendation schemes of social networks, this paper proposes a recommendation scheme based on bipartite graph and node role partition. Firstly, the primary social network structure is simplified by dividing overlapping groups, and the bipartite graph model of group-individual is further constructed. A role partitioning model based on group-individual bipartite graph is proposed. Finally, the complexity of computing individual similarity in large-scale networks is high. An individual-individual bipartite graph model based on role difference is constructed to realize hierarchical and personalized recommendation. Experiments show that the proposed scheme is suitable for friend recommendation among individuals with different interests in social networks, and generates a list of recommendations for target individuals on a small scale bipartite graph, which reduces the complexity of calculating individual similarity.
【作者單位】： 重慶郵電大學網(wǎng)絡與信息安全技術重慶市工程實驗室;
【基金】：國家973重點基礎研究發(fā)展計劃(No.2013CB329606) 國家自然科學基金(No.61272400) 重慶市青年人才項目(No.cstc2013kjrc-qnrc40004) 教育部-中國移動研究基金(No.MCM20130351) 重慶市研究生研究與創(chuàng)新項目(No.CYS14146) 重慶市教委科學計劃項目(No.KJ1500425) 重慶郵電大學文峰基金(No.WF201403)
【分類號】：TP391.3

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本文編號：2273157