基于跨平台的在线社交网络用户推荐研究

• 作者: 刘唐 彭舰 徐文政 王屯屯 陈瑜
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 跨平台 用户推荐 在线社交网络 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 论文Ⅱ:学术论文
• 页码范围: 147-158
• 页数: 12页
• 分类号: TP311
• 字数: 11917字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2018044

摘要

在社交网络用户推荐研究领域,通过提取用户的行为模式对其进行好友推荐.但是用户的行为是多样性的,在不同的社交平台,用户可能有不同的行为模型.提出跨平台用户推荐模型,同时对用户相关的所有社交网络平台进行建模,最后将用户在所有平台的行为模式进行融合.基于真实的新浪微博数据集和知乎数据集,通过一系列对比实验证明,跨平台用户推荐模型可以更加全面准确地刻画用户行为,更好地进行用户推荐.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈瑜	四川大学计算机学院	62	575	14.0	21.0
2	彭舰	四川大学计算机学院	62	936	15.0	29.0
3	刘唐	四川师范大学基础教学学院	26	308	10.0	17.0
4	王屯屯	四川大学计算机学院	3	16	2.0	3.0
5	徐文政	四川大学计算机学院	1	12	1.0	1.0