基于网络结构特征的相关用户推荐研究

摘要：

推荐技术能够为用户提供符合其需求的资源，在信息过载的环境中推荐可有效增进传播效率。当前，传统推荐算法的效果在许多应用中得到证实，但在初始评价信息稀疏、数据量大的条件下该技术仍然存在不足。提出迭代资源扩散算法，通过用户在线行为构建用户评价网络，将此网络中节点结构相似性信息应用于相关用户推荐算法设计，可为网络用户提供与其具有较高相似性的相关用户列表；并进一步利用网络中节点的结构特征信息如节点度中心性、中介中心性等指标，改善算法效果。通过基于博客社区用户友情网络的对比测试实验，证明在初始信息非常稀疏的条件下，资源扩散算法推荐结果在覆盖度、命中率以及列表质量等指标上均优于传统推荐算法。

关键词：推荐算法、网络结构特征、网络分析、知识管理

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费“基于智慧校园平台的数据与学生行为分析”资助2012PT09。

在线出版日期：2014-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：156-162,101