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摘要:
面向用户群组的推荐主要面临如何有意义地对群组进行定义并识别,以及向群组内用户进行有效推荐两大问题。该文针对已有研究在用户群组定义解释性不强等存在的问题,提出一种基于社交网络社区的组推荐框架。该框架利用社交网络结构信息发现重叠网络社区结构作为用户群组,具有较强的可解释性,并根据用户与群组间的隶属度制定了考虑用户对群组贡献与用户从群组获利的4种聚合与分配策略,以完成组推荐任务。通过在公开数据集上与已有方法的对比实验,验证了该框架在组推荐方面的有效性和准确性。
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文献信息
篇名 一种基于社交网络社区的组推荐框架
来源期刊 电子与信息学报 学科 工学
关键词 社交网络 组推荐 重叠网络社区 非负矩阵分解
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 2150-2157
页数 8页 分类号 TP391|TP393
字数 7325字 语种 中文
DOI 10.11999/JEIT160544
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 吴斌 北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室 80 1409 15.0 36.0
2 王柏 北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室 59 717 14.0 25.0
3 刘宇 北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室 32 216 8.0 13.0
4 曾雪琳 北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室 2 31 2.0 2.0
5 张云雷 北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室 3 19 2.0 3.0
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
社交网络
组推荐
重叠网络社区
非负矩阵分解
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