基于用户相似度与信任度的虚拟学术社区中学者推荐研究

作     者：熊回香 顾佳云 代沁泉 杜瑾 XIONG Hui-xiang;GU Jia-yun;DAI Qin-quan;DU Jin

作者机构：华中师范大学信息管理学院湖北武汉430079 

出 版 物：《情报科学》 (Information Science)

年 卷 期：2022年第40卷第2期

页      面：74-81页

核心收录：

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理] 12[管理学] 120501[管理学-图书馆学] 120502[管理学-情报学] 

基　　金：国家社会科学基金年度项目“融合知识图谱和深度学习的在线学术资源挖掘与推荐研究”(19BTQ005) 

主　　题：虚拟学术社区 学者推荐 LDA主题模型 信任度 用户相似度 

摘      要：【目的/意义】研究从用户节点和网络全局两个视角出发,基于用户相似度与信任度对虚拟学术社区中学者进行推荐,提高学者推荐的质量。【方法/过程】首先,利用LDA主题模型挖掘学者发表的博文主题,计算博文相似度;通过学者共同好友比例计算好友相似度;然后将博文相似度和好友相似度融合计算用户相似度;最后,融合用户相似度和信任度进行学者推荐。【结果/结论】提出虚拟学术社区中基于用户相似度与信任度的学者推荐方法,综合利用用户节点和网络全局信息,为虚拟学术社区用户进行学者推荐。【创新/局限】从用户节点和网络全局两个角度进行学者信息融合,有效提高了虚拟学术社区中学者推荐的质量。局限在于本文主要考虑的是学者在网络全局中的信任度,用户节点间的交互信任关系还有待进一步研究。