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摘要:
为了提高科技论文管理平台中学术信息资源的利用效率和个性化推荐的质量,深入介绍了社区挖掘算法在SNS科技论文管理平台中的应用,根据用户提供的个人信息以及发表的论文信息,构建树形关系结构,计算用户之间的相似程度;利用粒子群优化算法的思想寻找精英粒子,进行虚拟社区划分.通过确立社区主题和分析邻居用户的动态更新,对社区内的用户进行个性化推荐.实验结果表明,改进后的系统大大提高了个性化推荐的精度,增加了用户满意度.
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文献信息
篇名 SNS科技论文管理平台研究与实现
来源期刊 计算机工程与设计 学科 工学
关键词 社区挖掘 粒子群优化 树形结构 虚拟社区 个性化推荐
年,卷(期) 2011,(11) 所属期刊栏目 开发与应用
研究方向 页码范围 3912-3915
页数 分类号 TP312
字数 3895字 语种 中文
DOI
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 邓贵仕 大连理工大学经济管理学部 98 1916 22.0 41.0
2 马瑞新 大连理工大学软件学院 20 87 5.0 9.0
3 王晓 大连理工大学软件学院 16 75 5.0 8.0
4 艾琳娜 大连理工大学软件学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (60)
共引文献  (111)
参考文献  (13)
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2019(4)
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研究主题发展历程
节点文献
社区挖掘
粒子群优化
树形结构
虚拟社区
个性化推荐
研究起点
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研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与设计
月刊
1000-7024
11-1775/TP
大16开
北京142信箱37分箱
82-425
1980
chi
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