计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2013年
11期
126-130
,共5页
社会化推荐%多维兴趣%用户相似度%社区结构%新闻传播
社會化推薦%多維興趣%用戶相似度%社區結構%新聞傳播
사회화추천%다유흥취%용호상사도%사구결구%신문전파
Social recommender systems%Multidimensional tastes%Similarity of users%Structure of communities%News diffusion
如何将合适的信息推荐给合适的用户以满足用户的个性化需求,是推荐系统的基本问题.新兴的社会化推荐系统(social recommender system)通过兴趣相似的用户之间分享信息而达到个性化推荐的目的.使用多维兴趣向量刻画用户的兴趣,采用多智能体模型(multi-agent model)模拟,并引入用户和新闻的质量,分析了用户网络的结构特征以及质量因素对新闻推荐和传播的影响.实验结果表明:不同社区的主题不同,社区的中心用户兴趣专一,与社区的主题一致.此外,推荐中引入质量因素可以加快系统在高推荐成功率上的收敛速度,更能区分不同质量用户的粉丝数和不同质量新闻的传播深度与广度,增强了高质量用户和新闻的影响力,提高了系统中新闻推荐的专业水平.
如何將閤適的信息推薦給閤適的用戶以滿足用戶的箇性化需求,是推薦繫統的基本問題.新興的社會化推薦繫統(social recommender system)通過興趣相似的用戶之間分享信息而達到箇性化推薦的目的.使用多維興趣嚮量刻畫用戶的興趣,採用多智能體模型(multi-agent model)模擬,併引入用戶和新聞的質量,分析瞭用戶網絡的結構特徵以及質量因素對新聞推薦和傳播的影響.實驗結果錶明:不同社區的主題不同,社區的中心用戶興趣專一,與社區的主題一緻.此外,推薦中引入質量因素可以加快繫統在高推薦成功率上的收斂速度,更能區分不同質量用戶的粉絲數和不同質量新聞的傳播深度與廣度,增彊瞭高質量用戶和新聞的影響力,提高瞭繫統中新聞推薦的專業水平.
여하장합괄적신식추천급합괄적용호이만족용호적개성화수구,시추천계통적기본문제.신흥적사회화추천계통(social recommender system)통과흥취상사적용호지간분향신식이체도개성화추천적목적.사용다유흥취향량각화용호적흥취,채용다지능체모형(multi-agent model)모의,병인입용호화신문적질량,분석료용호망락적결구특정이급질량인소대신문추천화전파적영향.실험결과표명:불동사구적주제불동,사구적중심용호흥취전일,여사구적주제일치.차외,추천중인입질량인소가이가쾌계통재고추천성공솔상적수렴속도,경능구분불동질량용호적분사수화불동질량신문적전파심도여엄도,증강료고질량용호화신문적영향력,제고료계통중신문추천적전업수평.
