多维度聚合推荐社交系统研究

• 作者: 刘致远 张苏铃 张路明 王豪杰 董晨 贺姗 雷友波
• 来源期刊: 信息记录材料
• 学科: 工学
• 关键词: 校园社交 多维度聚合推荐 特征标签
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 信息:技术与应用
• 页码范围: 88-89
• 页数: 2页
• 分类号: TP393.02
• 字数: 2441字
• 语种: 中文

摘要

在海量信息中推荐最感兴趣的内容、快速找到志同道合的学习伙伴,实现精准推荐,是大学校园社交新需求.对大学生日常学习、生活和社交等兴趣偏好进行关键词提取,加入特征标签库,改进传统推荐算法,设计并实现多维度聚合推荐算法.实验结果表明,多维度聚合推荐社交系统能提供最精准的兴趣推荐,实现高效的智慧校园社交服务.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董晨	天津理工大学计算机科学与工程学院	19	40	4.0	6.0
2	张路明	天津理工大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
3	张苏铃	天津理工大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
4	刘致远	天津理工大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
5	雷友波	天津理工大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
6	王豪杰	天津理工大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
7	贺姗	天津理工大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0