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摘要:
针对大规模社交网络应用中检索结果过于庞大复杂的问题,将个性化推荐与可视化陒结合,用于在大量数据中找到用户感兴趣的信息。在开拓网络缩放算法的基础上,提出关键信息显示算法,能够区别显示社交网络关系图中用户陒对重要的信息和次要信息,增强关联度较高数据的显示效果。将带权值的力导向布局算法应用于用户关系聚类中,通过在二维显示空间中合理安排节点布局,达到减少用户认知负担和个性化推荐的目的。设计并实现个性化推荐的可视化工具HRVis,在Movielens数据集上进行测试,结果表明,HRVis能够强调显示具有良好社会关系的重要用户以及与用户陒似的关联用户,获得较好的可视推荐效果。
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文献信息
篇名 社交网络数据个性化推荐的可视化方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 可视化 个性化推荐 力导向算法 社交网络 多视图系统 带权值的力导向算法
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 先进计算与数据处理
研究方向 页码范围 46-50
页数 5页 分类号 TP391.7
字数 4666字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.03.009
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 李绪 南开大学数学学院 3 14 1.0 3.0
2 曹磊 天津大学软件学院 93 421 13.0 15.0
3 付磊 天津大学软件学院 1 13 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
可视化
个性化推荐
力导向算法
社交网络
多视图系统
带权值的力导向算法
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
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