基于社会选择和社会影响的社交网络社群分类与群推荐策略研究
Community Classification and Group Recommendation Strategy of Online Social Networks Based on Social Selection and Social Influence作者机构：合肥工业大学管理学院安徽合肥230009 安徽大学商学院安徽合肥230601
出 版 物：《现代情报》 (Journal of Modern Information)
年 卷 期：2018年第38卷第1期
页 面：92-99页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金项目"基于模体挖掘面向在线社交网络中虚拟社区的群推荐系统研究"(项目编号:71371062) 安徽省教育厅人文社会科学重点项目"在线社交网络社区形成机制对企业社会化营销策略的影响研究"(项目编号:SK2015A234)
摘 要：社会选择和社会影响是在线社交网络社群形成的两个主要因素,如果能有效对网络社群中用户和群体进行分类,就可以采取不同的群推荐策略,实现群体满意最大化。利用偏好对表示群用户偏好,利用矩阵分解和贝叶斯个性化排序方法,考查社会选择和影响对用户偏好的影响程度,实现群用户和群体的分类,进而提出2种群推荐策略。最后通过2个数据集的实验验证,表明本文提出的基于用户和群体分类的群推荐策略是有效的。
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