结合非负矩阵分解的主题社区好友推荐算法

• 作者: 张昌 杨丰瑞 郑云俊
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 社交网络 非负矩阵因式分解 主题社区 好友推荐
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3624-3627
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.12.022

摘要

好友推荐可以帮助用户发现他们感兴趣的好友,减轻信息过载的现象.然而,目前现有的推荐方法仅考虑用户链接或内容信息,其推荐精度不高,不足以提供高质量的服务.考虑了用户之间的链接和内容信息,提出了一种结合非负矩阵因式分解的主题社区好友推荐算法(T-NMF).该算法给出了主题社区和综合相似度计算方法,产生好友推荐列表.实验表明,该算法可以更好地反映用户的偏好,并且具有比传统方法更好的推荐性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑云俊	重庆邮电大学通信新技术应用研究中心	4	40	3.0	4.0
2	张昌	重庆邮电大学通信新技术应用研究中心	4	40	3.0	4.0