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[期刊] 管理评论
[作者]
江若然 张玲玲
社交网络的出现使现代人们沟通交流的方式发生了颠覆性的变化。不断有研究者从社会角度和技术角度对社交网络进行研究。链路推荐是一个非常重要的任务,一方面增强网络内部联系,另一方面改善用户体验。目前,在考虑网络结构信息和节点属性信息的社交属性拓展网络模型中链路预测算法中还没有很好的综合利用两种信息对链路生成的影响。本文在基于局部信息的链路预测算法下考虑不同类型共同邻居节点对链路生成的影响,并将其应用于社交属性拓展网络模型中。在改进的算法中,用户共同邻居节点和属性共同邻居节点对链接相关性的影响被给予不同的处理。在Google+社交数据集的实验表明,在社交属性拓展网络模型下,本文改进算法优于不考虑共同邻居节点影响的算法。在总结实验结果中用户共同邻居节点和属性共同邻居节点对链接生成的不同影响后,对不同类型节点的处理方法提出指导性建议。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘贤锋 刘同存
针对用户评分数据稀疏性问题,在对项目进行聚类基础上,文章提出了基于属性聚类的项目评分预测推荐算法。算法从项目属性特征相似性分析出发,利用K-Means聚类算法对项目进行聚类。对于未评分项目找到其所属的类簇;利用用户对类簇中其它项目的评分预测该用户对未评分项目的评分,达到降低数据稀疏性目的;最后结合协同过滤思想为用户提供推荐服务。实验结果表明,与基于项目评分预测的推荐算法相比,文章的算法推荐精度显著提高。
关键词：
电子商务 项目聚类 评分预测 推荐算法
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
郁湧 王莹港 罗正国 杨燕 王鑫锴 高涛 于倩
当下,复杂网络领域受到越来越多人的广泛关注。其中链路预测是复杂网络研究中的一个热门的分支,被作为预测缺失链路和识别虚假链路的有效手段。传统基于相似性的复杂网络链路预测主要考虑每个节点的某个相似性指标,而该文提出一种基于聚类系数和节点中心性(CCNC)的链路预测算法,将度、聚类系数和节点中心性3个相似度指标进行结合,引入到复杂网络链路预测中。该算法使用度和聚类系数作为局部信息的指标,使用节点中心性表征节点在网络中的重要程度。最后,以6个真实网络为例,通过对比曲线下面积(AUC)和精确度(Precision),验证了CCNC算法的可行性和有效性。
关键词：
复杂网络 链路预测 聚类系数 节点中心性
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
吕伟民 王小梅 韩涛
【目的】结合链路预测与机器学习,提出推荐未来科研合作的新方法,以提高单独基于链路预测方法的推荐精确度。【方法】构建加权作者合作网,以不同的链路预测指标作为特征输入,运用极端随机树(Extremely Randomized Trees,ET)机器学习算法训练分类,并利用遍历算法求取分类结果的最优权重组合,选取TOP准确度的预测作为合作推荐结果。【结果】选取纳米科技领域2008年–2010年SCI论文数据进行实证。在城市合作推荐中,改进的ET方法优于已有方法,有良好的推荐成功率;预测方法受网络结构等因素影响较
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘枚莲 刘同存 吴伟平
传统推荐算法仅依据网络消费者已有偏好信息提供推荐服务,忽略其当前购物状态信息和可能的偏好变化信息。针对这一缺陷,通过分析网络消费者偏好变化特征,提出基于网络消费者偏好预测的推荐算法。该算法综合考虑网络消费者已有偏好信息及其前购物操作行为评估其对商品的偏好,并结合协同过滤思想为其提供有针对性的推荐服务。实验结果表明,基于网络消费者偏好预测的推荐算法能够较好地预测其购物过程中的偏好倾向,显著提高推荐质量和精度。
关键词：
电子商务 推荐算法 偏好预测 协同过滤
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周奇 陆敬筠 朱晓峰
社交网站与电子商务网站逐步实现信息共享，电子商务网站利用社交网站信息可以增强信息推荐的准确性与可信性。文章提出一种利用社交网站的用户社交网络及博文信息实现基于社交团体和用户相似度的信息推荐方法，该方法利用ＣＮＭ算法发现用户所处的社会团体，通过基于语义信息的文本相似计算方法计算微博文本相似度，最后，在社团发现和文本相似度计算的基础上计算用户对项目的预测评分，实现信息推荐，并通过线下模拟实现测试该方法的有效性。
关键词：
社交团体 用户相似度 信息推荐
[期刊] 图书情报工作
[作者]
雷鸣 夏梦鸽 汪雪锋 刘佳
[目的/意义]药物组合相比单一药物在临床治疗中存在多种优势,但药物数量的快速增长为药物组合筛选和推荐带来挑战,因此设计有效的预测方法为药物研发人员推荐更易产生协同作用的药物组合从而提高筛选效率具有重要意义。[方法/过程]面向疾病并发症诊疗需求,基于链路预测构建协同药物组合推荐模型,首先利用SAO语义挖掘识别医学文献中的并发症信息,在此基础上利用医学数据库构建"疾病-药物-靶点"异质网络,并引入链路预测方法对网络进行药物作用机制的相似性评估,预测哪些药物组合更可能产生协同作用,进而依据预测结果针对某个疾病或某对并发症进行药物组合推荐。[结果/结论]肠道疾病数据实证分析结果表明协同药物组合预测模型具有有效性和实用性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
余以胜 陈咏晖
[目的/意义]挖掘潜在好友关系并进行精准的好友推荐服务,已成为社交网络领域研究的热点,基于用户属性—关系相似度的好友推荐模型研究旨在增强用户忠诚度以及在线社区活跃度,提升社区的信息服务准确性和效率。[方法/过程]通过融合用户链接关系与属性特征,提出用户属性—关系相似评价体系;采用因子分析法,计算得出各项目权重以及综合得分;据此构建社交网络相似度矩阵,基于派系划分方法,对用户进行划分分区,最终实现好友推荐服务。[结果/结论]实验结果表明,运用派系划分的基于用户属性—关系推荐模型在推荐列表长度受限情况下的整体表现较优,有效提高推荐精准度。
[期刊] 现代情报
[作者]
何军 刘业政
能有效预测在线社交网络中人的行为有较高的应用价值,对当前在线社交网络存在多种交互方式的现象进行分析,以此构建一种多维社交关系的在线社交网络链路预测的方法。基于社会影响和选择两种机制构建在线社交网络多维网络结构,综合各个维度节点和连边的拓扑结构,实现多维社交网络预测矩阵的集结,在降维后的网络上进行链路预测。利用百度贴吧数据集实验验证,从AUC和精确度两方面评价模型,结果表明本文提出的多维预测方法是有效的。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郑建国 朱君璇 曹如中
[目的/意义]针对目前链路预测模型准确度不高的问题,提出将情境特征融入到传统的链路预测研究中,以此来提高链路预测的精确度。[过程/方法]在对情境特征分析的基础上结合朴素贝叶斯理论,构建了基于情境特征的兴趣加权贝叶斯链路预测模型,并应用腾讯微博数据对该模型的准确性进行验证。[结果/结论]由实验结果分析可知,融入情景特征以及考虑兴趣加权的链路预测模型相比于传统的链路预测模型精确度更高,更贴近现实的社交网络。
关键词：
情境 社交网络 信息传播 链路预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
王明佳 韩景倜
文章针对传统推荐系统在数据稀疏性情况下用户相似性度量精度不高的问题,提出了一种多维度用户相似性度量的协同过滤算法。首先根据用户-项目打分矩阵,考察用户共同评分项目数和用户活跃度对用户相似的影响,并计算用户的相似度;然后通过修正皮尔逊用户相似性计算用户的相似性;最后通过一个权值来控制两者的重要程度,综合计算用户的相似性。研究结果表明权重系数为0.4,即修正的皮尔逊用户相似性的占的比重较大时,推荐系统的推荐质量最好;同时多维度用户相似性度量的协同过滤推荐算法在MAE、召回率RE和准确率三个方面都要优于经典的余弦相似性协同过滤算法以及皮尔逊相似性协同过滤算法。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李红巍
为解决当前个性化推荐不能同时考虑用户兴趣点受时间和频率两个维度共同影响问题,提出一种基于本体相似度和时间衰减的动态个性化推荐算法。首先确定时间衰减函数来计算用户兴趣点的时间衰减规律,然后考虑不同兴趣点访问频率对兴趣点关注程度的影响,再次通过本体相似的综合算法解算推荐资源与关注目标资源的相似度,最后通过兴趣点更新权重与相似度的加成效果确定推荐资源的排序。实验结果表明该算法在整体上具有较好的综合性能,推荐资源的查准率和查全率均较高,算法的普适性和效果较好。
关键词：
个性化 推荐 相似度 本体 图书馆
[期刊] 情报科学
[作者]
熊回香 杨雪萍 蒋武轩 陆颖颖
【目的/意义】研究科研社交网站中的学者推荐有利于增强学术合作、提升科研人员学术交流,对科研工作具有深远意义。【方法/过程】从学者知识结构和学术行为网络两个维度出发,构建基于相似兴趣的学者推荐模型,挖掘分析学者知识结构特征、学者间合作网络、机构间合作网络关系,计算学者在这三个层面上的相似度并进行整合实现学者推荐。最后以百度学术学者主页数据为例验证模型的可用性与有效性。【结果/结论】结果表明:模型能够有效解决科研社交网站信息过载和不对称的问题,满足可操作性和推荐结果有效性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
路兰 孟晓宇 刘瑞超
链路预测是根据已有的网络结构等指标来对网络中尚未产生连边的两个节点间存在边的可能性大小进行预测。链路预测算法在社会网络中的应用是非常广泛的,且都具有很好的预测效果。但由于真实网络往往具有纷繁复杂的演化机制,这使得很难利用某一单指标去准确刻画,并且每种指标在不同网络结构中的预测效果各不相同,现有链路预测算法都是针对特定网络结构才可能有的最佳效果,缺乏普适性。本文基于均匀配方实验设计方法,构建了混合相似性指标,提出了改进的链路预测算法,并将其应用于微博社交网络和生物代谢合作网络中。研究结果表明,改进后的链路预测算法的预测准确性明显优于已有的链路预测算法,说明新构建的混合相似性指标具有一定的普适性;其次,试验设计方法大大缩减了混合相似性指标构建中最优权重确定的迭代次数及其复杂度。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
齐方鹏 王童 周明洋 傅忠谦
链路预测中关键的问题是如何通过已知的节点属性信息和网络的结构特征来衡量两个节点之间产生连边的可能性.传统的链路预测算法假设网络结构是保持不变的,而实际系统中的时间信息对网络的结构和网络的动态特性有很大的影响,从而导致了传统方法预测精度较低.为此,通过将互信息方法与移动平均模型相结合,提出了移动平均互信息方法.该方法不仅考虑了节点之间的共同邻居信息,还利用历史信息描述了网络的演化模式.在4个动态网络中的实验结果表明,移动平均互信息方法优于传统的对比方法,在预测精度上有了较大的提高.
关键词：
动态网络 链路预测 互信息 时间序列模型
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