一种基于社区分类的社交网络用户推荐方法  

Novel Method on Community-based User Recommendation on Social Network

作　　者：赵勤[1] 王成[1] 王鹏伟[2] 

机构地区：[1]同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室,上海201804 [2]东华大学计算机科学与技术学院,上海200051

出　　处：《计算机科学》2016年第5期198-203,共6页Computer Science

基　　金：国家自然科学基金重大研究计划(91218301)资助

摘　　要：社交网络上的用户推荐是目前计算机领域研究的热门问题。已有的社交网络推荐算法对于多主题的社交网络下的相关用户的推荐效果不佳。针对此问题,对社交网络的主题分类方法进行了研究与讨论,在此基础上提出了基于主题的用户社区分类方法,并根据分类信息给出一种新的社交网络用户推荐方法。经实验验证,该方法能有效地提高推荐的准确性并降低时间复杂度。The user recommendation on social network is a hot spot of research.The existing work＇s effort is not good in multiple-topics social networks.For solving this problem,we analyzed the topic classification of social network,and proposed a novel method of recommendation on relevant users.The experimental result shows that this method can improve the accuracy of recommendation and decrease the time complexity efficiently.

关 键 词：社交网络 信息推荐 信息检索 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]