基于显式和隐式社交网络的混合推荐

• 作者: 兰少华 王帅
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 社交网络 标签 情感 混合推荐
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 37-40,48
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5642字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.11.009

摘要

传统的社交网络推荐一般依靠用户之间的好友关系，但好友关系不是基于共同兴趣而产生的。针对这种情况，提出通过用户标签所表达的情感兴趣来扩展用户好友关系，形成基于用户好友关系和共同兴趣的混合推荐。利用用户间直接的朋友关系构建显式社交网络，利用标签数据构建隐式社交网络；在显式和隐式社交网络图中分别采用提出的 SNA＿SPFA（Social Networks Algo-rithm Based on Shortest Path Faster Algorithm）算法得到推荐结果；最后按照一定权重混合两种推荐结果。实验表明，该方法优于传统的协同过滤方法和社交网络推荐。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	兰少华	南京理工大学计算机科学与工程学院	31	191	7.0	13.0
2	王帅	南京理工大学计算机科学与工程学院	17	60	5.0	7.0