TBPRS:基于信任关系的社交用户推荐系统
作者单位：华东师范大学软件学院上海市高可信计算重点实验室 复旦大学计算机科学技术学院
会议名称：《第29届中国数据库学术会议（NDBC2012）》
会议日期：2012年
学科分类：0839[工学-网络空间安全] 08[工学]
基 金：工信部核高基项目(2010ZX01042-002-003-004) 国家自然科学基金重点项目(61033007) 国家自然科学基金项目(60903014) 上海市教委科技创新基金项目(10ZZ33)
摘 要：为了提升用户体验度,社交网络都提供了用户推荐.新浪微博的用户推荐方式基于社交网络的结构,并没考虑微博内容信息.而微博作为一个用户创建与分享信息的社交网络应用,具有很强的互动性,用户的兴趣、用户间的关系紧密度等信息都体现在用户发布的消息中.本系统综合了新浪微博的结构和内容信息,分别提取了两种结构因素(共同关注与共同好友)和内容因素(转发与@关系),给出了一种综合定义用户间信任关系的度量方式,基于该信任关系实现一个用户推荐系统.该演示系统将通过对真实新浪微博数据的分析,展示转发关系、@关系、内容和用户信任关系之间的直接影响.