基于核心用户对发现的微博好友推荐算法

• 作者: 侯秀艳 刘培玉 朱振方 王智昊
• 来源期刊: 济南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 用户对 核心用户对发现 类簇划分 好友推荐
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 页码范围: 256-262
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13349/j.cnki.jdxbn.20160202.001

摘要

现有的微博好友推荐算法没有充分考虑网络关系结构,导致发现的邻居群合理性较差.针对这个问题,围绕微博用户群聚规律和社交网络特点展开研究,提出一种基于核心用户对发现的微博好友推荐算法;该算法首先将任意两个具有相互关注关系的用户封装成用户对的形式并计算各用户对之间的交互行为相似度,然后通过密度和距离两个参数发现核心用户对以及划分合理的邻居类簇,最后根据制定的推荐规则向用户进行好友推荐.结果表明,相比传统的协同过滤方法,该算法明显提高了微博好友推荐的精度,核心用户对发现、类簇的合理划分以及推荐规则的制定能够缓解数据稀疏和冷启动带来的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘培玉	山东师范大学信息科学与工程学院	126	1276	18.0	27.0
2	朱振方	山东交通学院信息科学与电气工程学院	24	171	7.0	12.0
3	侯秀艳	山东师范大学信息科学与工程学院	5	30	3.0	5.0
4	王智昊	山东师范大学信息科学与工程学院	11	72	6.0	8.0