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摘要:
为解决微博信息过载问题,信息过滤、推荐和搜索等技术被应用于博客研究中.但已有推荐算法多数基于单一维度进行推荐,导致推荐场合存在局限性.为此,构建一种综合信任模型、社会关系和语义相似度的综合推荐模型.应用神经网络来学习和捕获博主的偏好模式,并且将其用于预测最终的推荐得分.在真实的数据集上进行实验,结果表明该推荐机制具有高效性与可行性.
推荐文章
基于融合信任关系的协同过滤推荐算法
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协同过滤
融合隐语义和邻域算法的兴趣点推荐模型
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融合隐含信任度和项目关联度的矩阵分解推荐算法
推荐系统
协同过滤
社交网络
隐含信任度
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矩阵分解
基于推荐的网格计算的信任模型
网格
安全
信任
推荐
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 融合信任计算与语义分析的博客推荐算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 信任度 社会网络 语义 博客 推荐
年,卷(期) 2018,(7) 所属期刊栏目 开发研究与工程应用
研究方向 页码范围 271-278
页数 8页 分类号 TP391
字数 9920字 语种 中文
DOI 10.19678/j.issn.1000-3428.0046719
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 刘波 华南师范大学计算机学院 45 522 9.0 21.0
2 林杰 华南理工大学公共管理学院 23 180 7.0 13.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
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