基于社区网络内容的个性化推荐算法研究

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精度，而且扩展了内容覆盖面关键词：社区网络；用户聚类；内容过滤：个性化推荐中图分类号：Ｔ３１Ｐ１文献标志码：Ａ文章编号：１０ —６５２１）４１４ — ３０１３９（０１０ —２８０
’ １．９９ｊｉｎ１０ —６５２ｌ．４０２ｉ０３６／．ｓ．０１３９．０１０．１：ｓ
ｔｅａｇｒｔｈｌｏｉｈｍａｏｎｌｍｐｒｅｔｅａｃｒｃｆｔｏｔｎｅｏｍｅｄｔｏｃｎｎｔｏｙｉｏｖｈｃｕａｙｏｈｅｃｎｅｔｒｃｍｎａｉｎ，ｂｌｏｅｔｎｈｏｅａｅｏｏｔｎｔｕｔａｓｘｅｄｔｅｃｖｒｇｆｃｎｅ．Ｋｅｒｙｗｏｄｓ：ｓｃａｅｗｏｋ：ｕｅ：ｓｅｏｉｌｎｔｒｓｒ（ｕｔｒ：ｃｎｅｔｆｌｒｌｏｔｎｉｔ：ｐｅｓｎｌｚｄｒｃｍｍｅｄｔｏｅｒｏａｉｅｅｏｎａｉｎ
ＳＡ包括三种单元的分析：）动者（ｃｒ）网络中的Ｎａ行ａｔｓ，ｏ节点，即社区网络中的用户或事件等；）系（ｅｔｎｈ）即ｂ关ｒａｏｓｉ，ｌｉｐ网络中节点间的连接，映行动者所形成的各种社会关系和彼反此之问的互动；）ｃ连接（ｉ）是一种关系的集合。ＳＡ研究ｔ，ｅＮ的关系包括内容、向和强度三个部分。本文主要是研究基于方
ｃａｅｗｏｋｌｇｓｈｅｂｔｉｅｅｃｎｅｔｒｃｍｍｅｄｔｏｔｍｓｂｓｄｏｓｒｉｔｒｓ．ＴｈｘｅｉｎａｅｕｔｈｗｈｔｉＩｎｔｒｏ．ｔｎｏａｎｄｎｗｏｔｎｅｏｎａｉｎｉｅａｅｎｕｅｎｅｅｔｅｅｐｒｍｅｔｌｒｓｌｓｓｏｔａ
（ｈｏ＆，ｌＣｍｕｒＳｉｃ，ｏｔｗｓｒｏｔｋｉｌｎｅｉＸ ’ ７０７，ＣｉａｏｏｐｔｃｎｅＮｒｅｅｎＰｌｅｎｃｉｒｔ，ｉｅｅｈｔｙｃａＵｖｓ）１０２ｈｎ）
Ａｂｔａｃ：Ｂａｅ１Ｏｌｔｅｉｓｅｔｔｈｏｏａｑｕｒｈｎｅｅｔｎｎｏｍａｉｎｆｒｕｅｓｑｕｃｌｎｆｅｔｖｌｏｍａｓｖａｓｒｔｓ￣ｉｈｓｕｈａｗｔｃｉｅｔｅｉｔｒｓｉｇｉｆｒｔｏｏｓｒｉｋｙａｄｅｆｃｉｅｙｆｍｓｉｅｄ．ｒｔｈｉＪｐｒｐｏｏｅｅｓｎｌｚｄｒｃａ，ｔｓ［ｅｒｐｓｄａｐｒｏａｉｅｅｍｎｍｅａｉｎａｇｒｔｍａｅｎｃｎｔｎｎｓｃａｅｗｏｋ．Ｏｎｔｓｓｏｂｔｉｉｇａｎｄｔｌｏｉｈｂｓｄｏｏｅｔｉｏｉｌｎｔｒｏｈｅｂａｉｆｏａｎｎｕｅ’ ｌｔｒｔｏｎｎｏｎｅｅｔｉｒｔｙｕｅｏｔｎｉｉｒｔｌｏｉｓｌｃｕｓｅｓｗｉｈｃｌｌｎｉｔｒｓ．ｆｓｌｓｄｃｎｅｔｓｍｌｉｙａｇｒｔａｈｍｏｍｉｅｃｎｅｔｒｃｍｍｅｄｔｏｔｎｓｂｓｄｏｏｔｎｏｔｎｅｏｎａｉｎｉｅｒａｅｎｓ —
存区网络中厢户而对众多繁杂的信息和资源，如何快速
便捷地获得自己感兴趣的信息非常重要，时用户就迫切需要这
一
结构的理解。ＳＡ方法能够让研究者 “ 视 ” 地看到社区网Ｎ透般
络中用户之间的互动，看到他们创建的相互连接的图式。
王洁，汤小春
（西北工业大学计算机学院，西安７０７）１０２
摘
要：针对用户在社区网络中面对海量的信息和资源，如何快速便捷地获得自己感兴趣内容的问题，出一提
种基于社区网络内容的个性化推荐算法。在得到相同兴趣用户聚类的基础上，该算法首先通过用户访问日志信息挖掘相似内容推荐项，然后根据用户兴趣挖掘新的内容推荐项。实验结果表明，算法不仅提高了内容推荐该
第２８卷第４期
２１０１年４月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｏｕｅｓｐｉｔｓａｃｆＣｍｐｔｒｃｏ
Ｖｏ．８Ｎ．１２ Leabharlann ４Ａｒ２１ｐ．０１
基于社区网络内容的个性化推荐算法研究
种适合自己的个性化信息推荐服务。所谓个性化推荐服务
Ｐｅｓｎｌｅｅｏｒｏａｉｄｒｃｍｍｅｄｔｏｌｏｉｍｅｅｒｈｂｓｄｏｚｎａｉｎａｇｒｔｈｒｓａｃａｅｎ
ｃｎｅｔｉｏｉｌｎｔｒｏｔｎｎｓｃａｅｗｏｋ
ＷＡＮＧＪｅＡＮＧＸａ一：ｕｉ，Ｔｉｏ（ｎｈ