發(fā)布時間：2017-07-27 05:12

  本文關鍵詞：基于顯式和隱式社交網絡的混合推薦

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【摘要】：傳統(tǒng)的社交網絡推薦一般依靠用戶之間的好友關系,但好友關系不是基于共同興趣而產生的。針對這種情況,提出通過用戶標簽所表達的情感興趣來擴展用戶好友關系,形成基于用戶好友關系和共同興趣的混合推薦。利用用戶間直接的朋友關系構建顯式社交網絡,利用標簽數(shù)據構建隱式社交網絡;在顯式和隱式社交網絡圖中分別采用提出的SNA_SPFA(Social Networks Algorithm Based on Shortest Path Faster Algorithm)算法得到推薦結果;最后按照一定權重混合兩種推薦結果。實驗表明,該方法優(yōu)于傳統(tǒng)的協(xié)同過濾方法和社交網絡推薦。
【作者單位】： 南京理工大學計算機科學與工程學院;
【關鍵詞】： 社交網絡 標簽 情感 混合推薦
【基金】：國家自然科學基金項目(61170035)
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 0引言 隨著信息技術和互聯(lián)網的發(fā)展,個性化推薦逐漸融入到了人們的日常生活中。而個性化推薦一般需要滿足兩個基本條件:第一是信息過載,如果用戶很容易就能在互聯(lián)網上找到想要的資源,就不需要個性化推薦了;第二是用戶一般沒有特別明確的需求,因為如果有明確的需求就可以通過

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5 杜p，

本文編號：579924