基于邻居选取策略的人群定向算法

• 作者: 周孟 朱福喜
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 种子人群 行为相似人群 邻居选取策略 用户相似度 人群定向
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 1465-1476
• 页数: 12页
• 分类号: TP391|TP18
• 字数: 10161字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7544/issn1000-1239.2017.20160360

摘要

人群定向是广告推荐系统中的一种重要技术,它是通过分析种子人群的行为数据,找出潜在的目标人群,而现有人群定向算法大多依赖于传统的协同过滤推荐算法.由于传统的协同过滤算法具有推荐精度低和抗攻击能力较弱的问题,为了解决这些问题,提出了一种基于邻居选取策略的人群定向算法.1)通过用户行为相似,动态选择出与种子人群具有相似行为的用户;2)以用户特征和用户行为作为邻居选取的依据,通过用户相似度从行为相似人群中选择出每个种子用户的邻居,并将所有的相似邻居作为候选人群;3)通过基于邻居选取策略的人群定向算法,从候选人群中择出潜在的目标用户,以完成人群定向.实验结果表明:与现有方法相比,该方法不仅提高了人群定向的精度,而且也增强了系统的抗攻击能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱福喜	武汉大学计算机学院	46	250	9.0	13.0
5	周孟	武汉大学计算机学院	4	15	2.0	3.0