基于二分网络社团划分的推荐算法

• 作者: 严燕斌 王冬琦 陈东明 黄新宇
• 来源期刊: 东北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐算法 二分网络 社团划分 协同过滤 复杂网络
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 信息与控制
• 页码范围: 1103-1107
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3639字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2018.08.008

摘要

传统的基于用户的协同过滤(User-based CF)推荐算法的推荐效率随着数据的不断增加而降低.本文在User-based CF算法中引入二分网络社团发现理论,提出一种基于二分网络社团划分的推荐算法(RACD).首先通过用户与项目之间的关系建立用户-项目二分网络,然后通过RACD对该网络进行社团划分,得到用户的社团信息,最后通过同一社团中的其他用户对目标用户进行项目的推荐.在经典网络数据集上的实验结果表明,RACD能够有效提高推荐系统实时推荐效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈东明	东北大学软件学院	28	171	7.0	12.0
2	王冬琦	东北大学软件学院	7	27	2.0	5.0
3	黄新宇	东北大学软件学院	4	7	1.0	2.0
4	严燕斌	东北大学软件学院	1	1	1.0	1.0