基于K-核塌缩序列的社会化资源推荐中核心用户发现研究

摘要：

[目的]通过对社交网站平台用户行为的分析,发现社会化小众群体中的核心用户,为社会化资源推荐服务提供参考.[方法]收集豆瓣读书用户的l 208个标签,对排名前100位的标签建立标签共现矩阵,分析用户的K-核网络结构,研究用户的K-核塌缩序列的波动情况.[结果]与度数中心度、最小K-核深度值等方法相比,基于K-核塌缩序列方法发现了新的社会化小众群体中的核心用户.[局限]样本数据规模较小且局限于某领域,排序问题不能得到很好的解决,需要进一步改进K-核分析方法.[结论]本研究有利于社交网站平台的管理者制定或改进新的资源推荐策略,从而促进社交网站平台更好地发展.

关键词：核心用户、社会化资源推荐、社会化网络分析、K-核塌缩序列

分类号：G250(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：本文系教育部人文社会科学青年基金项目“社会化标注系统中个性化信息推荐多维度融合与优化研究”项目编号:15YJC870024的研究成果之一.

在线出版日期：2016-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：58-64