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基于社区划分和用户相似度的好友信息服务推荐研究

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情报理论与实践 2019年第4期42卷 151-157,165页

作者：张继东蔡雪湖北工业大学经济与管理学院湖北武汉430068

[目的/意义]通过拓展用户潜在好友关系,提高移动社交网络中好友推荐效率及好友信息服务推荐的准确性和可信性。[方法/过程]首先,构建基于社区划分和用户相似度的好友信息服务推荐模型;其次,基于用户交互级别、用户专业知识水平、信任程... 详细信息

[目的/意义]通过拓展用户潜在好友关系,提高移动社交网络中好友推荐效率及好友信息服务推荐的准确性和可信性。[方法/过程]首先,构建基于社区划分和用户相似度的好友信息服务推荐模型;其次,基于用户交互级别、用户专业知识水平、信任程度对社区进行划分,并基于用户关系和用户兴趣计算用户相似度;再次,融合社区划分和用户相似度实现好友及信息服务的推荐;最后,通过实验验证了推荐方法的准确性。[结果/结论]模型实现了移动社交网络用户的好友准确推荐及信息服务精准可信赖推荐,更好地服务并满足用户多样性需求。

关键词：社区划分用户相似度好友推荐信息服务推荐

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一种双层的微博用户相似度算法

情报杂志 2018年第6期37卷 160-166页

作者：熊回香叶佳鑫华中师范大学信息管理学院武汉430079

[目的/意义]对用户在某些领域上的兴趣进行深入挖掘,计算用户在某些具体领域上的兴趣相似度,并以此为基础来得到更为准确的用户整体相似度。[方法/过程]首先利用用户标签将用户的兴趣划分为不同领域,随后以LDA主题模型为基础来对用户的... 详细信息

[目的/意义]对用户在某些领域上的兴趣进行深入挖掘,计算用户在某些具体领域上的兴趣相似度,并以此为基础来得到更为准确的用户整体相似度。[方法/过程]首先利用用户标签将用户的兴趣划分为不同领域,随后以LDA主题模型为基础来对用户的微博进行分析,得出用户在不同领域上的兴趣权重,再以TF-IDF方法为基础来计算用户在不同领域上的相似度,最后结合用户在每个领域上的相似度来得出用户的整体相似度。[结果/结论]实验结果表明,该相似度计算方法能得到用户在某个具体领域上的相似度,以此为基础可以分析用户在不同领域内的关系,为后续研究打下良好的基础。

关键词：微博用户相似度标签 LDA TF-IDF

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

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情报科学 2022年第2期40卷 74-81页

作者：熊回香顾佳云代沁泉杜瑾华中师范大学信息管理学院湖北武汉430079

【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... 详细信息

【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。

关键词：虚拟学术社区学者推荐 LDA主题模型信任度用户相似度

融合用户相似度与项目相似度的加权Slope One算法

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小型微型计算机系统 2016年第6期37卷 1174-1178页

作者：张玉连郇思思梁顺攀燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学信息科学与工程学院计算机教学实验中心河北秦皇岛066004 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004

个性化推荐技术为人们处理信息过载问题提供了一种有效的解决方式.协同过滤是推荐技术常用的算法之一,本文研究的Slope One算法就是一种基于项目的协同过滤推荐算法,但是,它并未考虑到用户相似度及项目相似度的问题.因此,本文提出5种新... 详细信息

个性化推荐技术为人们处理信息过载问题提供了一种有效的解决方式.协同过滤是推荐技术常用的算法之一,本文研究的Slope One算法就是一种基于项目的协同过滤推荐算法,但是,它并未考虑到用户相似度及项目相似度的问题.因此,本文提出5种新的融合用户相似度与项目相似度的加权Slope One算法,即分别使用信任因子和Jaccard方法找出具有影响力的用户,使用Pearson方法找出当前项目的相似项目.最后,在Epinions和Movielens数据集上的对比实验结果表明,融合Jaccard和Pearson的混合算法在数据集稀疏以及邻居数目较少的情况下,仍能获得较高的推荐准确度.

关键词：个性化推荐协同过滤用户相似度项目相似度 Slope One算法

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基于用户相似度和信任度的药品推荐算法

计算机工程与应用 2018年第8期54卷 214-219,241页

作者：肖晓丽周锡玲综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室(长沙理工大学) 长沙410114 长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114

为了解决协同过滤算法推荐精度低的问题,提出基于用户相似度和信任度的药品推荐算法。该方法通过离线使用DBSCAN算法对药品进行聚类来降低时间复杂度。引入共同评分药品阈值使用户相似度计算更准确,同时设置相似度阈值来限定相似性邻居... 详细信息

为了解决协同过滤算法推荐精度低的问题,提出基于用户相似度和信任度的药品推荐算法。该方法通过离线使用DBSCAN算法对药品进行聚类来降低时间复杂度。引入共同评分药品阈值使用户相似度计算更准确,同时设置相似度阈值来限定相似性邻居的选取以克服KNN算法选取邻居的缺陷。根据用户的推荐可信度和评分可信度建立信任计算模型,计算基于相似邻居集的可信邻居集。通过两次邻居选择策略为目标用户产生药品推荐。仿真结果表明,该算法与其他算法相比在平均绝对误差、准确率和召回率上有更好的性能,提高了系统推荐精度。

关键词：协同过滤信任计算模型用户相似度药品推荐

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基于流行度制衡的微博用户相似度计算方法

中南民族大学学报（自然科学版） 2015年第3期34卷 88-94页

作者：覃俊李欢周磊中南民族大学计算机科学学院武汉430074

以微博用户推荐算法中相似度计算为研究对象,根据微博用户关注信息的特点,分析了关注用户的流行度的不同程度,以及这种程度差异对相似度计算产生的影响,在此基础之上提出了一种加入流行度制衡因子的相似度计算方法.可通过流行度制衡因子... 详细信息

以微博用户推荐算法中相似度计算为研究对象,根据微博用户关注信息的特点,分析了关注用户的流行度的不同程度,以及这种程度差异对相似度计算产生的影响,在此基础之上提出了一种加入流行度制衡因子的相似度计算方法.可通过流行度制衡因子,在计算用户相似度时,适度减少(增加)流行度偏高(偏低)的用户对计算结果的影响.实验结果表明:加入流行度制衡因子的用户相似度计算具有更好的推荐效果.

关键词：微博个性化推荐用户相似度流行度制衡

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基于社交团体和用户相似度的信息推荐方法

情报理论与实践 2016年第1期39卷 123-127,132页

作者：周奇陆敬筠朱晓峰南京工业大学经济与管理学院江苏南京211816

社交网站与电子商务网站逐步实现信息共享,电子商务网站利用社交网站信息可以增强信息推荐的准确性与可信性。文章提出一种利用社交网站的用户社交网络及博文信息实现基于社交团体和用户相似度的信息推荐方法,该方法利用CNM算法发现用... 详细信息

社交网站与电子商务网站逐步实现信息共享,电子商务网站利用社交网站信息可以增强信息推荐的准确性与可信性。文章提出一种利用社交网站的用户社交网络及博文信息实现基于社交团体和用户相似度的信息推荐方法,该方法利用CNM算法发现用户所处的社会团体,通过基于语义信息的文本相似计算方法计算微博文本相似度,最后,在社团发现和文本相似度计算的基础上计算用户对项目的预测评分,实现信息推荐,并通过线下模拟实现测试该方法的有效性。

关键词：社交团体用户相似度信息推荐

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融合用户相似度和信任传播重组信任矩阵算法

燕山大学学报 2015年第6期39卷 535-540页

作者：原福永马琳梁顺攀燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004

针对协同过滤面临的一些本质问题,如数据稀疏和冷启动,本文提出了融合用户相似度和加权的信任传播来重组信任矩阵的方法。首先,将原始信任矩阵中用户相似度低于某一阈值的信任关系去掉;其次,将评分矩阵中用户相似度高于某一阈值的用户... 详细信息

针对协同过滤面临的一些本质问题,如数据稀疏和冷启动,本文提出了融合用户相似度和加权的信任传播来重组信任矩阵的方法。首先,将原始信任矩阵中用户相似度低于某一阈值的信任关系去掉;其次,将评分矩阵中用户相似度高于某一阈值的用户对添加到信任矩阵中;最后,考虑加权的信任传播,以此找到更多的信任邻居并对不同距离的信任邻居进行区分。在Epinions和Film Trust数据集上进行的对比实验结果表明,重组信任矩阵的方法能够有效地提高推荐精度,并在一定程度上解决了冷启动问题。

关键词：协同过滤用户相似度加权的信任传播重组信任矩阵

基于用户相似度和特征分化的广告点击率预测研究

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计算机科学 2017年第2期44卷 283-289页

作者：潘书敏颜娜谢瑾奎华东师范大学计算机科学技术系上海200241

大数据环境下如何对互联网广告进行精准投放一直是计算广告学领域高度关注的问题。作为在线广告投放效果的一个重要指标,点击率的精确预测关系到媒体、用户和广告主三方的利益。目前的主流方法是通过抽取特征建立单一点击率预测模型,其... 详细信息

大数据环境下如何对互联网广告进行精准投放一直是计算广告学领域高度关注的问题。作为在线广告投放效果的一个重要指标,点击率的精确预测关系到媒体、用户和广告主三方的利益。目前的主流方法是通过抽取特征建立单一点击率预测模型,其不足之处在于使用单个权重来度量特征对点击率的影响过于片面。该研究基于分而治之的思想,提出了基于用户相似度和特征分化的混成模型。该模型首先根据混合高斯分布来评估用户相似度,将其划分为多个群体。针对不同群体,分别构建子模型并进行有效组合,从而挖掘同一特征对不同群体的差异化影响,进而准确地预测广告点击行为。通过使用真实互联网公司的广告数据集进行实验,并与主流方法做了详细的对比分析,检验了该方法的有效性。

关键词：计算广告学点击率预测用户相似度特征分化混成模型