[1]刘 颖. 基于网络结构特征的相关用户推荐研究[J].情报杂志,2014,(04):156.
  On Related User Recommendation Based on Network Structure Analysis[J].journal of intelligence,2014,(04):156.
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 基于网络结构特征的相关用户推荐研究()
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《情报杂志》[ISSN:1002-1965/CN:61-1167/G3]

卷:
期数:
2014年04期
页码:
156
栏目:
出版日期:
2014-04-18

文章信息/Info

Title:
 On Related User Recommendation Based on Network Structure Analysis
作者:
 刘 颖
 北京邮电大学公共管理学院 北京 100876
关键词:
 推荐算法 网络结构特征 网络分析 知识管理
文献标志码:
A
摘要:
 推荐技术能够为用户提供符合其需求的资源,在信息过载的环境中推荐可有效增进传播效率。当前,传统
推荐算法的效果在许多应用中得到证实,但在初始评价信息稀疏、数据量大的条件下该技术仍然存在不足。提出迭
代资源扩散算法,通过用户在线行为构建用户评价网络,将此网络中节点结构相似性信息应用于相关用户推荐算法
设计,可为网络用户提供与其具有较高相似性的相关用户列表;并进一步利用网络中节点的结构特征信息如节点度
中心性、中介中心性等指标,改善算法效果。通过基于博客社区用户友情网络的对比测试实验,证明在初始信息非
常稀疏的条件下,资源扩散算法推荐结果在覆盖度、命中率以及列表质量等指标上均优于传统推荐算法。

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更新日期/Last Update: 2014-04-21