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BPR-userRec:a personalized user recommendation method in social tagging systems

The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications 2013年第1期20卷 122-128页

作者： YANG Tan CUI Yi-dong JIN Yue-hui State Key Laboratory of Networking and Switching Technology Beijing University of Posts and Telecommunications

Social tagging is one of the most important characteristics of Web 2.0 services, and social tagging systems （STS） are becoming more and more popular for users to annotate, organize and share items on the Web. Moreover, online social network has been incorporated into social tagging systems. As more and more users tend to interact with real friends on the Web, personalized user recommendation service provided in social tagging systems is very appealing. In this paper, we propose a personalized user recommendation method, and our method handles not only the users＇ interest networks, but also the social network information. We empirically show that our method outperforms a state-of-the-art method on real dataset from Last.fro dataset and Douban.

关键词： social tagging systems user recommendation tensor factorization

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A user-recommendation Method Based on Social Media

引用

ZTE Communications 2014年第1期12卷 57-61页

作者： Hong Chen Shengmei Luo Lei Hu Xiuwen Wang ZTE Corporation National Computer network Emergency Response technical Team

user-analysis techniques are mainly used to recommend friends and information. This paper discusses the data characteristics of microblog users and describes a multidimensional user rec- ommendation algorithm that takes into account microblog length, relativity between microblog and users, and familiarity between users. The experimental results show that this multidi- mensional algorithm is more accurate than a traditional recom- mendation algorithm.

关键词： social media user recommendation information recommenda-tion relation analysis

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