【摘要】：面向用戶群組的推薦主要面臨如何有意義地對群組進(jìn)行定義并識別,以及向群組內(nèi)用戶進(jìn)行有效推薦兩大問題。該文針對已有研究在用戶群組定義解釋性不強(qiáng)等存在的問題,提出一種基于社交網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的組推薦框架。該框架利用社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息發(fā)現(xiàn)重疊網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)作為用戶群組,具有較強(qiáng)的可解釋性,并根據(jù)用戶與群組間的隸屬度制定了考慮用戶對群組貢獻(xiàn)與用戶從群組獲利的4種聚合與分配策略,以完成組推薦任務(wù)。通過在公開數(shù)據(jù)集上與已有方法的對比實驗,驗證了該框架在組推薦方面的有效性和準(zhǔn)確性。
[Abstract]:How to define and identify groups in a meaningful way and how to recommend effectively to users within a group are two major problems in user group recommendation. In this paper, a group recommendation framework based on the social network community is proposed to solve the problems existing in the previous research, such as the lack of explanation of user group definition. This framework uses the information of social network structure to discover overlapping network community structure as user group, which has strong interpretability. According to the membership degree between users and groups, four aggregation and allocation strategies considering users' contribution to groups and users' profits from groups are proposed to complete group recommendation tasks. The validity and accuracy of the proposed framework in group recommendation are verified by comparing the proposed framework with the existing methods on the open data set.
【作者單位】： 北京郵電大學(xué)智能通信軟件與多媒體北京市重點實驗室;
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(2013CB329606) 北京市共建項目專項~~
【分類號】：TP391.3

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5 杜p，

本文編號：2280626