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摘要:
社区构建对于降低个性化推荐的计算复杂度、提高推荐预测准确度具有重要的意义.该文提出了一种基于组代理的互惠社区构建及个性化推荐算法并进行了仿真实现,着重对分布式环境下的用户数据管理、相似用户查找和社区自组织的问题进行了研究.首先对基于组代理的互惠社区的仿真模型进行了描述,然后引入向量空间模型,并综合不同资源的特征频度向量和用户对该资源的评估值构成用户偏好特征向量(IFV,Interest Feature Vector),作为衡量用户兴趣一致性和相似用户的匹配的标准,并在此基础上提出组隶属度和推荐认可等机制来实现社区结构的动态调整,试验证明该算法具有较高的社区构建效率和推荐准确度,并具有良好的可扩展性.
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文献信息
篇名 互惠社区构建及个性化推荐算法仿真研究
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 社区构建 个性化推荐 向量空间模型 智能代理
年,卷(期) 2006,(6) 所属期刊栏目 社会科学领域仿真
研究方向 页码范围 263-266,318
页数 5页 分类号 TP391.7
字数 4043字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2006.06.069
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨帆 上海交通大学计算机科学与工程系 104 906 20.0 25.0
2 李志云 江南大学信息学院 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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社区构建
个性化推荐
向量空间模型
智能代理
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
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计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
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