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融合社交行为和标签行为的推荐算法研究
融合社交行为和标签行为的推荐算法研究
作者:
倪静
房宏扬
蒋云
原文服务方:
计算机应用研究
社交行为
标签行为
万有引力
协同过滤
摘要:
针对传统推荐算法忽略用户社交影响、研究角度不全面和缺乏物理解释等问题,提出一个融合社交行为和标签行为的推荐算法.首先用引力模型计算社交网络中用户节点之间的吸引力来度量用户社交行为的相似性;其次通过标签信息构建用户喜好物体模型,并使用引力公式计算喜好物体之间的引力来度量标签行为的相似性.最后,引入变量融合两方面信息,获取近邻用户,产生推荐.采用Last.fm数据集进行实验研究,结果说明推荐算法的准确率和召回率更高.
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篇名
融合社交行为和标签行为的推荐算法研究
来源期刊
计算机应用研究
学科
关键词
社交行为
标签行为
万有引力
协同过滤
年,卷(期)
2019,(7)
所属期刊栏目
算法研究探讨
研究方向
页码范围
1965-1969
页数
5页
分类号
TP301.6
字数
语种
中文
DOI
10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0038
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
倪静
上海理工大学管理学院
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8.0
10.0
2
蒋云
上海理工大学管理学院
2
2
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3
房宏扬
上海理工大学管理学院
4
5
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版权信息
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2019(2)
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节点文献
社交行为
标签行为
万有引力
协同过滤
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
主办单位:
四川省计算机研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-3695
CN:
51-1196/TP
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1984-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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