社会网络中基于信任的LDA主题模型领域专家推荐

作     者：刘电霆 吴丽娜 LIU Dianting;WU Lina

作者机构：桂林理工大学机械与控制工程学院广西桂林541004 桂林理工大学信息科学与工程学院广西桂林541004 

出 版 物：《广西师范大学学报（自然科学版）》 (Journal of Guangxi Normal University:Natural Science Edition)

年 卷 期：2018年第36卷第4期

页      面：51-58页

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)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 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(51165004) 广西科学研究与技术开发计划(桂科攻1598007-15) 

主　　题：社会网络 信息过载 主题模型 个性化推荐 用户信任 

摘      要：随着Web 2.0技术的发展,社会网络为人们进行交流和协作提供了新的便捷平台。面对网络信息过载问题,在海量的信息中找到自己感兴趣并信任的领域专家,参考专家意见做抉择,变得十分困难。本文提出一种基于信任的LDA(latent Dirichlet allocation)主题模型社会网络中领域专家推荐方法,实现了基于用户信任的领域专家个性化推荐。该方法以LDA主题模型为基础,综合考虑社会网络结构、用户间的信任关系及社会影响力,弥补了传统专家推荐方法只考虑专家特征,导致专家推荐精度不高及推荐结果模式化的不足。最后通过实验验证了该方法的可行性和有效性。