多维加权社会网络中的个性化推荐算法

• 作者: 张华青 滕兆明 王红 马晓慧
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 个性化推荐 社会网络 权重 复杂网络 CPM聚类
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 2408-2411,2428
• 分类号: TP311.13|TP18
• 字数: 5932字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02409

摘要

个性化推荐是解决Internet中信息过载的重要工具,在研究有关个性化推荐的技术和相关动态的基础上,以用户实际应用为驱动,提出一种多维加权社会网络中的个性化推荐算法.首先,该算法构建了用户之间的多维加权网络；然后利用复杂网络的聚类方法——CPM算法寻找邻居用户；最后基于用户之间的相似性做出推荐.实验结果表明,应用该算法的多维网络的推荐系统与基于内容推荐系统和协同过滤推荐系统相比,有较高的查全率和准确率,个性化推荐质量有了一定程度的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王红	山东师范大学信息科学与工程学院	80	509	13.0	18.0
3	滕兆明	山东师范大学信息科学与工程学院	5	63	4.0	5.0
7	马晓慧	山东师范大学信息科学与工程学院	5	53	3.0	5.0
11	张华青	山东师范大学信息科学与工程学院	3	45	3.0	3.0