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全局视域下基于重启随机游走算法的社会化推荐模型
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作者 李旭军 殷孜 +1 位作者 胡启兵 曹国 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第9期331-340,共10页
由于真实社交网络存在非连通性以及大量孤立节点,无法精准刻画节点间社交关系强度,社会化推荐模型的数据稀疏和冷启动等问题得不到有效缓解。针对该情况,提出一种全局视域下基于重启随机游走算法的社会化推荐模型。引入超级节点构造有... 由于真实社交网络存在非连通性以及大量孤立节点,无法精准刻画节点间社交关系强度,社会化推荐模型的数据稀疏和冷启动等问题得不到有效缓解。针对该情况,提出一种全局视域下基于重启随机游走算法的社会化推荐模型。引入超级节点构造有向连通网络;运用重启随机游走算法刻画节点间社交关系强度;将刻画后的社交关系强度融入到基于概率分解技术的社会化推荐模型。实验结果表明,与传统社会化推荐模型对比,该模型能有效提升推荐效果。 展开更多
关键词 社会化推荐 超级节点 有限状态马氏链 冷启动
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