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基于用户画像相似性的电影评分预测模型
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作者 艾均 李明浩 苏湛 《应用科学学报》 北大核心 2025年第2期222-233,共12页
协同过滤算法在推荐算法中应用广泛,如何实现用户聚类并发现更相似的邻居集合一直是协同过滤推荐算法的研究重点。为了有效提高该类算法分类和预测的准确性,本文提出了一种基于用户画像相似性的电影推荐算法。首先,基于电影内容特征的... 协同过滤算法在推荐算法中应用广泛,如何实现用户聚类并发现更相似的邻居集合一直是协同过滤推荐算法的研究重点。为了有效提高该类算法分类和预测的准确性,本文提出了一种基于用户画像相似性的电影推荐算法。首先,基于电影内容特征的标签集合,计算用户评分在不同电影内容标签上的频数,建立基于电影内容标签的用户偏好画像矩阵。然后通过该矩阵计算用户间的相似性并进行用户复杂网络建模,计算用户在该网络中的中心性权重。最后,结合用户网络K-core分解得到用户网络的社区权重,并利用邻居用户的中心性权重和社区权重改进评分预测。实验结果表明,该算法在评测指标预测准确性和分类准确性上分别提高2.72%和3.17%,验证了基于用户画像相似性进行复杂网络建模对推荐系统信息利用的有效性。 展开更多
关键词 用户画像 协同过滤 相似性 复杂网络 分类准确性
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位置服务社交网络用户行为相似性分析 被引量:27
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作者 袁书寒 陈维斌 傅顺开 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第2期322-325,共4页
基于位置的社交网络(LBSN)能够支持用户分享地理位置信息,网站中保存用户访问真实世界地理位置的记录构成用户的行为轨迹,但LBSN用户相似性的分析并没有从用户的地理位置轨迹上加以考虑。为此,提出基于划分层次,在不同的邻域半径下密度... 基于位置的社交网络(LBSN)能够支持用户分享地理位置信息,网站中保存用户访问真实世界地理位置的记录构成用户的行为轨迹,但LBSN用户相似性的分析并没有从用户的地理位置轨迹上加以考虑。为此,提出基于划分层次,在不同的邻域半径下密度聚类的方法,探索基于位置的服务(LBS)平台上用户地理位置上相似性的度量。该方法在不同空间位置比例尺下观察用户访问各个聚类区域的次数,进而利用向量空间模型(VSM)计算用户在各个层级的相似性,最终以不同权重叠加各层级的用户相似性值,得出用户在地理空间行为上的相似性。基于国内某大型位置社交网站真实用户数据的实验结果表明,该方法能有效识别出访问地理位置相似的用户。 展开更多
关键词 用户相似性 轨迹相似性 基于位置的服务 空间数据挖掘 聚类
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基于用户时空相似性的位置推荐算法 被引量:9
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作者 蒋翠清 疏得友 段锐 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第7期177-182,共6页
在位置推荐中用户签到数据具有稀疏性的特点,基于用户的协同过滤算法难以准确搜索邻近用户,从而影响推荐效果。针对该问题,分别将用户签到的时间信息与空间信息融入用户相似度计算中,提出考虑用户时空相似性的位置推荐算法。根据时间对... 在位置推荐中用户签到数据具有稀疏性的特点,基于用户的协同过滤算法难以准确搜索邻近用户,从而影响推荐效果。针对该问题,分别将用户签到的时间信息与空间信息融入用户相似度计算中,提出考虑用户时空相似性的位置推荐算法。根据时间对用户签到行为的周期性影响,通过对用户签到矩阵按时间进行分割引入时间属性,设计一种时间相似性计算方法,并根据时间相似性对用户-地点-时间矩阵进行填补,缓解因时间分割导致的用户-地点-时间矩阵高稀疏问题。基于用户签到行为的空间聚集性,通过多中心聚类算法发现用户签到的活跃区域,结合用户对活跃区域的偏好以及未签到地点与活跃区域中心的距离,计算用户的空间相似性。在Foursquare数据集上的实验结果表明,与传统基于用户的协同过滤算法相比,该方法在准确率、召回率与F1-Measure评估值方面性能均有所提高。 展开更多
关键词 基于位置的社交网络 位置推荐 协同过滤 时空相似性 用户偏好
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基于用户移动行为相似性聚类的Markov位置预测 被引量:3
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作者 林树宽 李昇智 +1 位作者 乔建忠 杨迪 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期323-326,共4页
由于采集点丢失或出现新用户等原因,GPS轨迹数据往往具有稀疏性,使得基于单个用户数据的位置预测准确率较低.针对这种情况,提出了基于移动行为相似性和用户聚类的Markov位置预测方法.首先,基于Voronoi图和原始GPS轨迹进行区域划分,位置... 由于采集点丢失或出现新用户等原因,GPS轨迹数据往往具有稀疏性,使得基于单个用户数据的位置预测准确率较低.针对这种情况,提出了基于移动行为相似性和用户聚类的Markov位置预测方法.首先,基于Voronoi图和原始GPS轨迹进行区域划分,位置预测基于区域轨迹进行;其次,提出了同时考虑用户转移特性和用户区域特性的移动行为相似性计算方法;再次,根据移动行为相似性对用户进行聚类,并在聚类的用户组上采用一阶Markov模型进行位置预测,提高了位置预测的准确性.真实GPS轨迹数据上的实验表明了所提出方法的有效性. 展开更多
关键词 移动行为相似性 转移概率矩阵 区域向量 聚类概率向量 位置预测
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基于位置序列的广义后缀树用户相似性计算方法 被引量:1
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作者 肖艳丽 张振宇 袁江涛 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第6期1654-1658,共5页
为了解决移动数据形成的轨迹间用户相似性问题,提出了一种基于位置序列的广义后缀树(LSGST)用户相似性计算方法。该算法首先从移动数据中抽取位置序列,同时将位置序列映射为字符串,完成了对位置序列的处理到对字符串处理的转化工作;然后... 为了解决移动数据形成的轨迹间用户相似性问题,提出了一种基于位置序列的广义后缀树(LSGST)用户相似性计算方法。该算法首先从移动数据中抽取位置序列,同时将位置序列映射为字符串,完成了对位置序列的处理到对字符串处理的转化工作;然后,构建不同用户间的位置序列广义后缀树;最后,分别从经过的相似地方个数、最长公共子序列、频繁公共位置序列三方面对相似性进行具体计算。理论分析和仿真表明,该算法提出的三个计算指标在计算相似性方面具有理想的效果;除此之外,与构造后缀树的普通方法相比,时间复杂度较低;与动态规划和朴素字符串匹配方法相比,该算法在寻找最长公共子串、频繁公共位置序列时,效率更高。实验结果表明LSGST能够有效测量相似性,同时减少了寻找测量指标时需要处理的轨迹数据量,并在时间复杂度方面明显优于对比算法。 展开更多
关键词 移动数据 用户相似性 位置序列 字符串匹配 广义后缀树
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基于位置的社交网络用户轨迹相似性算法 被引量:6
6
作者 张莹 李智 张省 《四川大学学报(工程科学版)》 CSCD 北大核心 2013年第S2期140-144,共5页
为了提高在位置社交网络中匹配轨迹相似用户的准确性,提出了一种基于自适应密度聚类的用户轨迹相似性双重加权模型。首先,根据签到点的分布,提出基于聚类区域半径的自适应密度聚类算法,对签到点进行聚类,得到符合一定区域半径的自适应... 为了提高在位置社交网络中匹配轨迹相似用户的准确性,提出了一种基于自适应密度聚类的用户轨迹相似性双重加权模型。首先,根据签到点的分布,提出基于聚类区域半径的自适应密度聚类算法,对签到点进行聚类,得到符合一定区域半径的自适应分层聚类区域。然后,针对用户相似性的计算,提出用户轨迹相似性双重加权模型:基于不同层次上权重不同及同一层次上不同签到区域权重不同2个原则。基于分层聚类区域,计算用户访问各分层的轨迹相似性;由于不同签到区域对相似度的表征能力不同,通过不同权重来计算具体层次上的相似性。进而,进行层次上的加权,获得用户总体的相似性。仿真表明,该方法能有效地分析出用户轨迹相似性,具备较高的准确性。 展开更多
关键词 位置服务 社交网络 签到数据 自适应密度聚类算法 轨迹相似性
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基于社交媒体平台的短文本相似性度量方法及应用综述
7
作者 范星 周晓航 张宁 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期157-164,共8页
短文本相似性度量作为自然语言处理领域中的一项关键任务,随着社交媒体平台的用户活跃度不断攀升,短文本数据已成为互联网信息传播的核心载体。这类数据对于企业在大数据中深入理解消费者情感、精准描绘用户画像具有显著的应用价值。文... 短文本相似性度量作为自然语言处理领域中的一项关键任务,随着社交媒体平台的用户活跃度不断攀升,短文本数据已成为互联网信息传播的核心载体。这类数据对于企业在大数据中深入理解消费者情感、精准描绘用户画像具有显著的应用价值。文中首先对短文本相似性度量方法进行了系统梳理,将其归结为基于字符串的方法、基于词向量的方法以及基于深度学习的方法3类,并深入探讨了不同方法的优势与局限性。其次,聚焦于短文本相似性在企业商业分析中的实际运用,揭示了短文本相似性度量如何助力企业洞察消费者意见、态度以及优化市场营销策略。最后,研究对社交媒体平台短文本相似性度量所面临的挑战进行了全面总结,并对未来的发展前景进行了展望,旨在为相关研究者提供有益的参考和启示。 展开更多
关键词 短文本相似性 社交媒体平台 基于字符串 基于词向量 深度学习 情感分析 用户分析
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基于位置的非对称相似性度量的协同过滤推荐算法 被引量:10
8
作者 王付强 彭甫镕 +1 位作者 丁小焕 陆建峰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第1期171-174,180,共5页
为提升推荐系统的准确率,针对传统协同过滤(CF)推荐算法没有有效使用位置信息的问题,提出了一种基于位置的非对称相似性度量的协同过滤推荐算法(LBASCF)。首先,分别利用用户-商品评分矩阵和用户历史消费位置,计算出用户间的余弦相似性... 为提升推荐系统的准确率,针对传统协同过滤(CF)推荐算法没有有效使用位置信息的问题,提出了一种基于位置的非对称相似性度量的协同过滤推荐算法(LBASCF)。首先,分别利用用户-商品评分矩阵和用户历史消费位置,计算出用户间的余弦相似性和基于位置的非对称相似性;其次,将余弦相似性与基于位置的相似性融合,得到一个新的非对称用户相似性,融合后的相似性能够同时反映用户在位置上和兴趣上的偏好;最后,根据用户的最近邻居对商品的评分向用户推荐新的商品。用某点评数据集和Foursquare数据集对算法的有效性进行了评估。在某点评数据集实验结果证明,与CF相比,LBASCF的召回率和精确率分别提高了1.64%和0.37%;与位置感知协同过滤推荐系统(LARS)方法比较,LBASCF的召回率和精确率分别提高了1.53%和0.35%。实验结果表明,LBASCF相对于CF和LARS在基于位置服务的应用中能够有效提高系统的推荐质量。 展开更多
关键词 协同过滤 基于位置服务 个性化推荐 位置感知 基于位置的用户相似性
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一种基于用户移动行为相似性的位置预测方法 被引量:1
9
作者 李昇智 乔建忠 林树宽 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第12期288-292,307,共6页
随着移动通信技术和车载定位系统的发展和广泛应用,基于位置服务越来越受到人们的关注。位置预测技术是其重要组成部分,并有着广泛的应用。在实际应用中,由于采集点丢失或新用户出现等,GPS轨迹数据往往具有稀疏特性,使得基于单个用户数... 随着移动通信技术和车载定位系统的发展和广泛应用,基于位置服务越来越受到人们的关注。位置预测技术是其重要组成部分,并有着广泛的应用。在实际应用中,由于采集点丢失或新用户出现等,GPS轨迹数据往往具有稀疏特性,使得基于单个用户数据的位置预测的准确率较低。针对这种情况,文中提出了基于移动行为相似性和用户聚类的Markov位置预测方法。首先,为使预测的位置具有物理意义,提出了基于Voronoi图的区域划分方法,并基于区域轨迹进行位置预测;其次,提出了同时考虑用户转移特性和用户区域特性的移动行为相似性计算方法;再次,根据移动行为相似性对用户进行聚类,并在聚类的用户组上采用一阶Markov模型进行位置预测,提高了位置预测的准确性。在真实GPS轨迹数据上的实验表明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 移动行为相似性 转移概率矩阵 区域向量 位置预测
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基于服务相似性的k-匿名位置隐私保护方法 被引量:15
10
作者 叶阿勇 李亚成 +1 位作者 马建峰 许力 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期162-169,共8页
针对当前基于位置的服务(LBS)系统存在的隐私保护度、位置服务质量和通信开销三者难于平衡的问题,提出了一种基于服务相似性的k-匿名位置隐私保护方法。在不改变现有LBS系统架构的情况下,利用位置服务查询结果的相似性来辅助匿名服务器... 针对当前基于位置的服务(LBS)系统存在的隐私保护度、位置服务质量和通信开销三者难于平衡的问题,提出了一种基于服务相似性的k-匿名位置隐私保护方法。在不改变现有LBS系统架构的情况下,利用位置服务查询结果的相似性来辅助匿名服务器构造匿名区域,从而实现在确保用户隐私安全的基础上,有效提高服务质量和降低系统开销。最后,通过实验验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 基于位置的服务 位置隐私保护 位置k-匿名 服务相似性
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一种基于用户兴趣局部相似性的推荐算法 被引量:14
11
作者 吴发青 贺樑 +1 位作者 夏薇薇 任磊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第8期1981-1985,1990,共6页
协作过滤算法作为至今最成功的个性化推荐技术之一,被广泛应用于电子商务、个性化节目推荐等系统中。但传统的基于协作过滤的推荐系统一直受到系统的稀疏性、推荐精确度低等问题的困扰。提出了一种基于用户兴趣局部相似性的改进的协作... 协作过滤算法作为至今最成功的个性化推荐技术之一,被广泛应用于电子商务、个性化节目推荐等系统中。但传统的基于协作过滤的推荐系统一直受到系统的稀疏性、推荐精确度低等问题的困扰。提出了一种基于用户兴趣局部相似性的改进的协作推荐算法(CFUPS),针对协作过滤算法中用户近邻的计算和项目评分的预测两关键步骤,基于用户间潜在的局部相似的兴趣,并结合项目资源属性和项目评分矩阵来预测项目评分,进而给用户推荐感兴趣的个性化资源,理论上在提高推荐精度、克服稀疏性问题上均有改善。同时实验表明,在极具稀疏性的数据集上,该算法的推荐精度较以往的协作过滤算法有明显提高。 展开更多
关键词 推荐系统 协作过滤 局部相似性 用户相似性 项目相似性
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融合用户标签和关系的微博用户相似性度量 被引量:8
12
作者 吴树芳 徐建民 武晓波 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2014年第12期170-173,126,共5页
已有的微博用户相似性度量主要依据用户关系,实际上,在微博网络中,用户的标签信息直接表征了用户的兴趣爱好,是影响微博用户相似度的另一因素,为此,在网页相似度计算的基础上提出了融合用户关系和标签的微博用户相似性度量方法,该方法... 已有的微博用户相似性度量主要依据用户关系,实际上,在微博网络中,用户的标签信息直接表征了用户的兴趣爱好,是影响微博用户相似度的另一因素,为此,在网页相似度计算的基础上提出了融合用户关系和标签的微博用户相似性度量方法,该方法分别计算用户的链入标签相似度和链出标签相似度,并将其进行线性调和。实验从新浪微博采集实验数据,实验结果表明新方法对微博用户分类的准确率明显高于仅考虑用户关系的微博用户相似性计算方法。 展开更多
关键词 社交网络 微博用户 相似性度量 用户标签 用户关系 网页相似
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抵御背景知识推理攻击的服务相似性位置k匿名隐私保护方法 被引量:16
13
作者 闫光辉 刘婷 +3 位作者 张学军 蔡刚 何福存 李俊成 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期8-18,共11页
针对已有位置k匿名方法不能很好地权衡位置隐私和服务可用性之间的关系、易于遭受背景知识推理攻击、资源开销大的问题,提出了一种抵御推理攻击的服务相似性位置k匿名隐私保护方法。通过引入服务相似性生成标签相似地图,并根据服务相似... 针对已有位置k匿名方法不能很好地权衡位置隐私和服务可用性之间的关系、易于遭受背景知识推理攻击、资源开销大的问题,提出了一种抵御推理攻击的服务相似性位置k匿名隐私保护方法。通过引入服务相似性生成标签相似地图,并根据服务相似度将用户所在分区与其他分区合并,生成满足用户服务质量需求的匿名候选区。为抵御推理攻击,在选择k匿名集时使用位置熵对攻击者的背景知识进行量化以生成熵最大的k匿名集。在生成k匿名集时,采用贪心策略并在匿名集随机选取一个位置点请求服务以降低资源开销。安全性分析和实验结果表明:相较于已有位置k匿名方法,在相同条件下,所提方法的隐私保护度和服务可用性平均提高了48.49%和60.01%,时间开销和通信开销平均降低了86.12%和66.57%。所提方法在隐私保护度、服务可用性和资源开销之间取得了更好的权衡,且可有效抵御背景知识推理攻击。 展开更多
关键词 位置隐私 服务相似性 位置 背景知识 k匿名 贪心策略
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基于用户相似性的加权Slope One算法 被引量:13
14
作者 刘林静 楼文高 冯国珍 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第9期2708-2711,共4页
针对因Slope One算法没有考虑相似性,而导致个性化推荐准确率不高的问题,提出了一种基于用户相似性的加权Slope One算法(BUS weighted Slope One算法)。通过先评定用户活跃度,筛选出活跃用户,然后依据项目间相似性对部分未评分项目进行... 针对因Slope One算法没有考虑相似性,而导致个性化推荐准确率不高的问题,提出了一种基于用户相似性的加权Slope One算法(BUS weighted Slope One算法)。通过先评定用户活跃度,筛选出活跃用户,然后依据项目间相似性对部分未评分项目进行预测填充,再利用用户间的相似性得到用户的最近邻居集合,将用户间的相似性作为预测评分权重,最后根据最近邻居集合对样本进行预测分析。通过三组实验研究结果表明,与其他传统方法相比,提出的方法同时提高了评分预测的准确性和计算效率。 展开更多
关键词 个性化推荐系统 SlopeOne 相似性 用户活跃度 评分预测
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协同过滤中基于用户兴趣度的相似性度量方法 被引量:27
15
作者 嵇晓声 刘宴兵 罗来明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第10期2618-2620,共3页
在个性化推荐算法中,相似性计算方法是决定算法推荐效率的关键。通过分析传统的相似性度量方法在推荐系统中存在的不足,提出了一种基于用户兴趣度的相似性计算方法。该方法利用用户对不同项目类别的兴趣程度与用户评分相结合进行用户之... 在个性化推荐算法中,相似性计算方法是决定算法推荐效率的关键。通过分析传统的相似性度量方法在推荐系统中存在的不足,提出了一种基于用户兴趣度的相似性计算方法。该方法利用用户对不同项目类别的兴趣程度与用户评分相结合进行用户之间的相似性计算,克服了传统相似性计算方法仅仅依据用户评分进行相似性计算的不足,并在一定程度上减少了评价数据稀疏的负面影响。实验结果表明,该方法可以有效地克服传统相似性方法中存在的不足,使推荐系统的推荐质量有明显提高。 展开更多
关键词 相似性 协同过滤 推荐系统 用户兴趣度 推荐算法
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面向用户话题相似性特征的链路预测方法 被引量:4
16
作者 王菲菲 杨扬 +1 位作者 蒋飞 许进 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期103-109,共7页
针对线上用户间的链路预测对用户文本内容特征的挖掘不够充分的现象,提出了面向用户兴趣话题相似性的二次特征抽取方法。该方法应用主题模型得到任意用户的主题分布,利用用户在主题上相异的分布比例提取各自的兴趣话题集合,基于兴趣话... 针对线上用户间的链路预测对用户文本内容特征的挖掘不够充分的现象,提出了面向用户兴趣话题相似性的二次特征抽取方法。该方法应用主题模型得到任意用户的主题分布,利用用户在主题上相异的分布比例提取各自的兴趣话题集合,基于兴趣话题集合构造了一组话题相似性特征用于链路预测。不同于传统方法中对用户主题分布的直接利用,该方法对用户文本内容的相似性特征进行了再次挖掘,使得文本特征具有等同于结构特征的预测能力,并能够作为结构预测特征的有效补充。实验结果表明,内容特征的独立预测效果普遍优于结构特征,并且在联合预测中将结构特征的预测效果提高了3%。 展开更多
关键词 链路预测 用户内容 主题模型 相似性特征
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一种基于用户相似性的协同过滤推荐算法 被引量:14
17
作者 程飞 贾彩燕 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2013年第5期161-165,共5页
个性化推荐技术研究用户行为,分析用户兴趣,主动为用户推荐合适的资源,较好地解决了互联网信息日益庞大与用户需求之间的矛盾。协同过滤算法中,基于邻居的方法和基于潜在因子的方法是目前应用于推荐系统最成功的技术。前者虽然简单易行... 个性化推荐技术研究用户行为,分析用户兴趣,主动为用户推荐合适的资源,较好地解决了互联网信息日益庞大与用户需求之间的矛盾。协同过滤算法中,基于邻居的方法和基于潜在因子的方法是目前应用于推荐系统最成功的技术。前者虽然简单易行,但精度有待提高;后者精度较高,但模型复杂,参数难以学习。提出了一种改进的基于用户相似性的协同过滤算法,通过修正用户相似性的度量方法,产生更合理的用户邻居,实现对用户的评分推荐。实验结果表明,所提出的算法相比基于潜在因子的方法简单易行;同时,相比基于邻居的方法,在一定程度上提高了推荐的精度。 展开更多
关键词 推荐系统 协同过滤 用户相似性 用户邻居
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用户兴趣相似性度量的关系预测算法 被引量:5
18
作者 黄宏程 陆卫金 +1 位作者 胡敏 魏青 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2017年第7期1068-1079,共12页
针对目前研究微博用户兴趣变化时,只考虑用户兴趣的易变性而忽略了用户兴趣持久性的问题,提出了基于用户兴趣相似性的用户关系预测算法。将用户兴趣分为短期兴趣和长期兴趣,用户的文本信息表征为短期兴趣,用户的标签表征为长期兴趣。根... 针对目前研究微博用户兴趣变化时,只考虑用户兴趣的易变性而忽略了用户兴趣持久性的问题,提出了基于用户兴趣相似性的用户关系预测算法。将用户兴趣分为短期兴趣和长期兴趣,用户的文本信息表征为短期兴趣,用户的标签表征为长期兴趣。根据长短期兴趣的特征,采用频率统计和多阶量化的方法度量用户兴趣度并更新用户兴趣状态。最后通过余弦相似性指标计算用户间的兴趣相似度来预测用户关系。实验结果表明,该算法能够准确描述用户兴趣,提高用户关系预测的准确性。 展开更多
关键词 用户兴趣 相似性 多阶量化 关系预测
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结合用户偏好和相似性的网络结构推荐算法 被引量:4
19
作者 李青 尹四清 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第3期814-818,共5页
网络结构推荐算法在资源分配过程中,仅判断用户是否选择过项目,未考虑用户显式偏好对资源分配的影响,导致推荐项目单一,为此提出一种结合用户偏好和相似性的网络结构推荐算法。在二部图网络结构推荐的基础上,引入用户显式评分,采用最大... 网络结构推荐算法在资源分配过程中,仅判断用户是否选择过项目,未考虑用户显式偏好对资源分配的影响,导致推荐项目单一,为此提出一种结合用户偏好和相似性的网络结构推荐算法。在二部图网络结构推荐的基础上,引入用户显式评分,采用最大最小值方法标准化用户不同评分作为网络结构的权值,在资源分配过程中综合考虑项目的度以及用户间相似性对资源分配的影响。实验结果表明,该算法与其它算法相比明显提高了平均排序值(ranking score)和海明距离,提高了推荐的准确性和多样性。 展开更多
关键词 二部图网络结构 用户偏好 项目度 相似性 最大最小值方法
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融合用户相似性的Hegselmann-Krause模型研究 被引量:4
20
作者 曹春萍 康远路 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第11期2344-2349,共6页
随着微博平台的飞速发展,数以亿级的博文信息容易造成网络舆情,故基于微博网络的观点演化模型的研究逐渐成为了研究热点.经典舆情演化模型Hegselmann-Krause(HK)在观点演化时,仅考虑了邻居节点对自身节点的影响,而忽视了非邻居节点所带... 随着微博平台的飞速发展,数以亿级的博文信息容易造成网络舆情,故基于微博网络的观点演化模型的研究逐渐成为了研究热点.经典舆情演化模型Hegselmann-Krause(HK)在观点演化时,仅考虑了邻居节点对自身节点的影响,而忽视了非邻居节点所带来的影响.因此本文提出了一种基于用户推荐的HK(URHK)模型,该模型不仅考虑了非邻居节点的影响,同时可以展示用户对某一话题的观点或态度,也改进了经典HK模型权重设置中所存在的缺陷.最后该模型在微博真实数据集上进行实验测试,实验结果表明URHK模型的正确率达80.4%,相比经典的HK模型有较大的提升,因此URHK模型在微博网络信息传播研究中具有良好的表现. 展开更多
关键词 微博网络 舆情传播 Hegselmann-Krause模型 用户相似性
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