一种基于Interest-Model的用户推荐算法

• 作者: 吴正 张怡文 李倩 袁翠霞
• 来源期刊: 江苏师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 标签 社交网络 潜在用户 推荐
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 38-41
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.6
• 字数: 2822字
• 语种: 中文

摘要

目前的社交网络用户推荐算法针对性较弱,用户兴趣不明显.针对这些问题,设计一种基于兴趣的潜在用户推荐算法.抽取用户的Tag标签,计算标签间的语义相似度,通过用户与其关注者之间的关系和兴趣程度对关注者进行打分,根据打分结果进行潜在用户的推荐.实验结果表明,基于兴趣的用户推荐算法对潜在用户的预测和推荐准确度有所提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张怡文	安徽新华学院信息系统软件研究所	33	77	4.0	8.0
2	李倩	安徽新华学院信息系统软件研究所	12	14	2.0	3.0
3	吴正	安徽新华学院信息系统软件研究所	1	0	0.0	0.0
4	袁翠霞	安徽新华学院信息系统软件研究所	1	0	0.0	0.0