基于用户聚类的异构社交网络推荐算法-计算机学报.PDFVIP

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2018-02-18 发布于天津
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基于用户聚类的异构社交网络推荐算法-计算机学报.PDF

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基于用户聚类的异构社交网络推荐算法-计算机学报

第卷第期计算机学报３６２　　　　　　　　　Ｖｏｌ．３６Ｎｏ．２年月２０１３２ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳＦｅｂ．２０１３　基于用户聚类的异构社交网络推荐算法陈克寒韩盼盼吴健　　　（）浙江大学计算机学院杭州３１００２７　　摘要相比传统的社交网络，基于弱关系的微博类社交网络具有显著的异构特征根据特征可以将节点分为用．　　（）（），户消息订阅者和主题消息发布者两类面向用户推荐其感兴趣的主题成为了该类社交网络中推荐系统的主要目标之一，同时该类社交网络中普遍存在的数据稀疏性和冷启动现象成为了推荐系统面临的主要问题文中提出．一种基于两阶段聚类的推荐算法，将图摘要方法和基于内容相似度的算法结合，实现基于用户兴趣的主题ＧＣＣＲ，，，推荐与以往方法相比该方法在稀疏数据和冷启动的情况下具有更好的推荐效果此外通过对数据集进行大量．，的离线处理使得其较以往推荐方法具有更好的在线推荐效率最后通过真实社交网络的数据对本方法进行了验．，证同时分析了各参数对推荐效果的影响．关键词社交网络推荐系统聚类算法图摘要数据挖掘；；；；　中图法分类号号／ＴＰ３１１犇犗犐１０．３７２４ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０１３．００３４９　　　　犝狊犲狉犆犾狌狊狋犲狉犻狀犅犪狊犲犱犛狅犮犻犪犾犖犲狋狑狅狉犽犚犲犮狅犿犿犲狀犱犪狋犻狅狀犵ＣＨＥＮＫｅＨａｎＨＡＮＰａｎＰａｎＷＵＪｉａｎ　　（，，）犆狅犾犾犲犲狅犆狅犿狌狋犲狉犛犮犻犲狀犮犲犪狀犱犜犲犮犺狀狅犾狅犣犺犲犻犪狀犝狀犻狏犲狉狊犻狋犎犪狀狕犺狅狌３１００２７犵犳狆犵狔犼犵狔犵　（），犃犫狊狋狉犪犮狋ＣｏｍａｒｉｎｔｏｔｈｅｏｒｄｉｎａｒｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｓｅｒｖｉｃｅｓＳＮＳｔｈｅｔｗｉｔｔｅｒｌｉｋｅｗｅａｋ 　ｐｇｙｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｂａｓｅｄｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓａｒｅｏｂｓｅｒｖａｂｌｈ