| 基于用户相似度的随机游走社交网络事件推荐算法 |
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| 作者姓名： | 马铁民 周福才 王爽 |
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| 作者单位： | 东北大学 计算机科学与工程学院,辽宁 沈阳 110169;黑龙江八一农垦大学 电气与信息学院,黑龙江 大庆 163319;东北大学 计算机科学与工程学院,辽宁 沈阳,110169 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61872069,61772127,61703088); 黑龙江八一农垦大学博士启动基金资助项目(XDB-2016-21). |
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| 摘 要： | 针对基于社交网络的事件推荐覆盖性和准确性不够高的问题,提出了基于用户相似度Si-user Walker算法.该算法利用基于事件的社交网络特征,将线上用户群组数据抽象为图,以重启随机游走算法为基础,改变了传统的完全基于图的拓扑结构进行随机游走的策略.根据地理位置划分事件类型,提出了新的用户相似度计算方法,然后根据用户相似度矩阵作为随机游走的转移概率,既保留了图的传递性,又保证了图节点游走的真实性.与其他推荐算法在真实的数据集上实验表明,该算法在均方根误差、准确率及覆盖率上均得到提升.
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| 关 键 词： | 事件推荐 社交网络 用户相似度 拓扑结构 重启随机游走 |
| 收稿时间： | 2019-01-22 |
| 修稿时间： | 2019-01-22 |
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