基于用户相似度的随机游走社交网络事件推荐算法

• 作者: 周福才 王爽 马铁民
• 来源期刊: 东北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 事件推荐 社交网络 用户相似度 拓扑结构 重启随机游走
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 信息与控制
• 页码范围: 1533-1538
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 6420字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2019.11.003

摘要

针对基于社交网络的事件推荐覆盖性和准确性不够高的问题,提出了基于用户相似度Si-user Walker算法.该算法利用基于事件的社交网络特征,将线上用户群组数据抽象为图,以重启随机游走算法为基础,改变了传统的完全基于图的拓扑结构进行随机游走的策略.根据地理位置划分事件类型,提出了新的用户相似度计算方法,然后根据用户相似度矩阵作为随机游走的转移概率,既保留了图的传递性,又保证了图节点游走的真实性.与其他推荐算法在真实的数据集上实验表明,该算法在均方根误差、准确率及覆盖率上均得到提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王爽	东北大学计算机科学与工程学院	12	81	6.0	9.0
2	马铁民	东北大学计算机科学与工程学院	23	96	5.0	8.0
4	周福才	东北大学计算机科学与工程学院	75	621	14.0	22.0