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摘要:
一边是基于用户兴趣构建的实体信息网络,一边是用户的社交关系和实时的状态更新,个性化推荐系统貌似无法迈出垂直兴趣的樊篱,难道用户只能挑选其中一边来发现未知的可能感兴趣的东西?本文试图从兴趣图谱与社交图谱融合的角度来探讨这一问题,并展望个性化推荐系统应对这一挑战的方向。
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大数据个性化推荐分析
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兴趣爱好
推荐算法
协同过滤
混合推荐
一种知识驱动的个性化文献推荐方法
文献推荐
知识驱动
伪相关反馈
激活扩散
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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(/年)
文献信息
篇名 兴趣图谱与社交图谱的个性化推荐
来源期刊 程序员 学科 工学
关键词 个性化推荐系统 图谱 社交 用户兴趣 信息网络 实体
年,卷(期) 2013,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 109-111
页数 3页 分类号 TP311
字数 语种
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 王守崑 2 0 0.0 0.0
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引文网络
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2013(0)
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研究主题发展历程
节点文献
个性化推荐系统
图谱
社交
用户兴趣
信息网络
实体
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
程序员
月刊
1672-3252
11-5038/G2
16开
北京市朝阳区广顺北大街33号院1号楼福码
2-665
2000
chi
出版文献量(篇)
10184
总下载数(次)
35
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6420
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