基于用户话题偏好的社会网络二级人脉推荐

• 作者: 于海群 刘万军 邱云飞
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 社会网络 最小均方算法 相似度度量 Madaline网络 文本挖掘
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 1366-1370
• 分类号: TP301.6|TP393.094
• 字数: 6562字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01366

摘要

社会网络(SNS)用户的社交圈和人脉关系研究多采用图论的知识,对社会网络关系图的节点和边进行探讨,没有考虑到用户自身的兴趣偏好,因此提出了一种基于用户话题偏好的二级人脉推荐方法.利用文本挖掘的相关技术和最小均方误差(LMS)算法,把抓取到的用户话题数据合理地转化为用户话题偏好特征向量,用相似度度量方法来计算用户之间的相似度,以确定与用户话题偏好最相近的用户集,并完成用户的二级好友推荐.实验表明,推荐的二级好友采纳率达到70％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘万军	辽宁工程技术大学软件学院	181	1681	19.0	33.0
2	邱云飞	辽宁工程技术大学软件学院	70	620	13.0	22.0
3	于海群	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	2	46	2.0	2.0