移动商务中融合签到位置与用户间相似性的兴趣点精准推荐

向位置频繁变化的移动用户进行精准推荐,如何提高推荐准确性,已经成为一个理论研究与实践中的热点与难点问题.针对于此,本文提出了面向移动社交商务的精准用户兴趣点推荐模型--MRGR.首先,利用用户的历史签到信息,通过改进核密度估计对兴趣点进行预测;其次,进一步考虑到用户间的签到相似性,使用信息熵定量表示用户移动的随机性和不确定性;最后,融合地理位置信息与用户间相似性,精准推荐用户兴趣点,并在Foursquare数据集上进行验证.实验结果表明:与传统模型相比,提出的模型在准确预测用户兴趣点的同时,可以有效缓解数据稀疏性和冷启动问题,并在准确率和召回率上都取得了显著的提高.成果将为移动商务中,如何更好满足企业的精准推送与用户个性化需求提供有力的技术支持和决策服务.     

社交网络下的谣言扩散与控制研究

基于危机生命周期提出了网络谣言扩散模式的5个阶段,分析了网络谣言扩散的循环过程;基于社交网络节点的星形传播结构以及节点的集团性,提出了谣言控制策略——社区识别,即通过求节点的余弦相似度划分社区,同时确定初始聚类节点选取的原则,据此提出关键节点的控制策略;根据社交网络的拓扑结构,指出对于有较大出度和入度的节点进行控制至关重要.