基于社会选择和社会影响的社交网络社群分类与群推荐策略研究

摘要：

社会选择和社会影响是在线社交网络社群形成的两个主要因素,如果能有效对网络社群中用户和群体进行分类,就可以采取不同的群推荐策略,实现群体满意最大化.利用偏好对表示群用户偏好,利用矩阵分解和贝叶斯个性化排序方法,考查社会选择和影响对用户偏好的影响程度,实现群用户和群体的分类,进而提出2种群推荐策略.最后通过2个数据集的实验验证,表明本文提出的基于用户和群体分类的群推荐策略是有效的.

关键词：社群分类、群推荐、社会选择、社会影响、推荐策略

所属期刊栏目：38

分类号：TP181;TP391(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目"基于模体挖掘面向在线社交网络中虚拟社区的群推荐系统研究"71371062;安徽省教育厅人文社会科学重点项目"在线社交网络社区形成机制对企业社会化营销策略的影响研究"SK2015A234

在线出版日期：2018-01-22（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：92-99