基于微博交互信息的社交网络推荐算法

• 作者: 刘晶 周磊 覃俊
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 社交网络 微博 弱关系 交互信息 推荐算法
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 63-66
• 页数: 4页
• 分类号: TP312
• 字数: 3662字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.1431068

摘要

微博作为近年来的热门社交网络平台，其用户行为、兴趣模型及个性化推荐深受国内外学者关注。针对微博社交网络的弱关系特点，结合用户实时交互信息与用户基本信息，提出一种综合考虑用户基本信息与用户交互信息的用户相似度计算方法；进而在UserCF算法的基础上，提出一种基于微博交互信息的推荐算法。该算法考虑了微博平台的弱连接关系特点，能有效针对微博类社交网络进行用户推荐。通过实际社交数据集实验证明，该算法具有良好的执行效率与推荐效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	覃俊	中南民族大学计算机科学学院	51	338	11.0	16.0
2	刘晶	中南民族大学计算机科学学院	15	41	4.0	5.0
3	周磊	中南民族大学计算机科学学院	3	6	2.0	2.0