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基于标签与关系网络的用户聚类推荐研究

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成果类型:
期刊论文
作者:
熊回香(熊回香);蒋武轩
作者机构:
[熊回香; 蒋武轩] 华中师范大学信息管理学院, 武汉, 430079
语种:
中文
关键词:
社会化标注;标签;关系网络;用户聚类;多维尺度分析
关键词(英文):
Social Tagging;Tag;Relation Network;User-cluster;Multidimensional Scaling Analysis
期刊:
数据分析与知识发现
ISSN:
2096-3467
年:
2017
卷:
1
期:
6
页码:
36-46
基金类别:
国家社会科学基金项目(12BTQ038)
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
信息管理学院
摘要:
【目的】利用用户标签及关系网络,为用户推荐潜在的相似用户。【方法】通过探究社会化标注系统中标签、关系网络所表征的用户长短期兴趣特征,综合用户标签及关注关系,利用多维尺度法构建用户聚类模型,根据用户聚类结果进行相似用户推荐,并以“微博”为例对模型进行实证。【结果】实验结果表明,基于标签和关系网络的用户聚类模型能够有效地结合用户长短期兴趣特征,挖掘潜在相似用户,聚类及推荐效果较好。【局限】样本数据集具有局限性,不能完全涵盖用户兴趣领域,仅从一个领域验证了模型的准确性与有效性。【结论】通过对用户标签及关系网络挖掘用户长短期兴趣,构建的基于用户静态标签与动态关系网...
摘要(英文):
[Objective] This paper proposes a new model to recommend potential similar users with the help of social tags and relation network. [Methods] First, we explored characteristics of the users' short or long-term interests based on the social tagging system. Then, we built a user-clustering model using multidimensional scaling method with the tags and relationship data. Finally, we recommended similar users based on the clustering results. The proposed model was examined with Weibo data. [Results] We found that the new model could effectively com...

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