基于增量图形模式匹配的动态冷启动推荐方法

• 作者: 刘宇鹏 张亚楠 王莹洁 陈德运
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 冷启动推荐 社交网络 增量图形模式匹配 社交网络拓扑结构
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机技术、控制技术
• 页码范围: 408-415
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6737字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2017.02.025

摘要

针对忽视用户的社交关系变化可能得到不准确的推荐结果这一问题,为冷启动用户基于社交网络拓扑结构增量更新相似用户,并基于更新的相似用户给出准确的推荐.用户社交关系是动态变化的,然而现有基于社交网络的冷启动推荐却没有充分考虑社交关系的变更对推荐结果的影响.为了给冷启动用户实时准确的推荐,提出基于增量图形模式匹配的动态冷启动推荐方法(IGPMDCR),增量地更新冷启动用户的相似用户,为冷启动用户给出实时准确的推荐结果.在真实社交网站的数据集的实验结果表明,IGPMDCR可以在用户间社交关系变更的情况下,为冷启动用户给出实时准确的推荐结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈德运	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	143	1570	22.0	31.0
2	王莹洁	烟台大学计算机与控制工程学院	7	32	3.0	5.0
3	刘宇鹏	哈尔滨理工大学软件学院	9	63	4.0	7.0