發(fā)布時間：2017-08-10 12:36

  本文關鍵詞：基于用戶鄰域和主題的新穎性Web社區(qū)推薦方法

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【摘要】：社區(qū)推薦從海量社區(qū)中為用戶過濾出有價值的社區(qū),變得越來越重要.新穎性推薦逐漸得到關注,因為單純追求準確度的推薦結果存在局限性.已有新穎性推薦方法不適用于社區(qū)推薦,因其無法處理Web社區(qū)特性,包括社區(qū)成員用戶通過交互形成的關系網(wǎng)絡以及社區(qū)主題.提出了一種新穎性社區(qū)推薦方法 Novel Rec,向用戶推薦其有潛在興趣但不知道的社區(qū),旨在拓展用戶視野和推動社區(qū)發(fā)展.Novel Rec基于用戶交互網(wǎng)絡中的鄰域關系,利用用戶之間在主題上的關聯(lián),計算候選社區(qū)對用戶的準確度;根據(jù)用戶與社區(qū)在鄰域和主題上的關聯(lián),提出一種用戶社區(qū)距離度量方式,并利用該距離計算候選社區(qū)的新穎度.在此基礎上,Novel Rec最終進行新穎性社區(qū)推薦,并兼顧推薦結果的準確性.真實數(shù)據(jù)集上的對比實驗結果表明,Novel Rec方法在新穎性上優(yōu)于現(xiàn)有方法,同時能夠保證推薦結果的準確性.
【作者單位】： 武漢大學計算機學院;軟件工程國家重點實驗室(武漢大學);武漢大學信息管理學院;
【關鍵詞】： 網(wǎng)絡社區(qū) 新穎性推薦 用戶鄰域 主題分類
【基金】：國家自然科學基金(61232002,61303025) 武漢科技局高新技術產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新團隊培養(yǎng)計劃(2014070504020237)~~
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： Web社區(qū)作為社交網(wǎng)絡的重要組成部分正持續(xù)高速增長(http://www.nielsen.com/us/en/insights/reports/2011/social-media-report-q3.html).為解決海量Web社區(qū)帶來的信息過載問題,社區(qū)推薦通過信息過濾幫助用戶選擇有價值的社區(qū)加入.已有大多數(shù)推薦方法屬于準確性推薦[1-6],該

【相似文獻】

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本文編號：650803