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關鍵詞 ：社交網絡；推薦系統；聚類算法；圖摘要；數據挖掘

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文章目錄

• • 基于用戶聚類的異構社交網絡推薦算法
  • • 摘要
    • 引言
    • GCCR總體框架

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基于用戶聚類的異構社交網絡推薦算法

摘要

相比傳統的社交網絡，基于弱關系的微博類社交網絡具有顯著的異構特征 ． 根據特征可以將節點分為用戶（消息訂閱者）和主題（消息發布者）兩類，面向用戶推薦其感興趣的主題成為了該類社交網絡中推薦系統的主要目標之一，同時該類社交網絡中普遍存在的數據稀疏性和冷啟動現象成為了推薦系統面臨的主要問題 .

文中提出一種基于兩階段聚類的推薦算法GCCR ，將圖摘要方法和基于內容相似度的算法結合，實現基于用戶興趣的主題推薦 ． 與以往方法相比，該方法在稀疏數據和冷啟動的情況下具有更好的推薦效果，此外，通過對數據集進行大量的離線處理，使得其較以往推薦方法具有更好的在線推薦效率 ．

最后通過真實社交網絡的數據對本方法進行了驗證，同時分析了各參數對推薦效果的影響.

引言

總結

以上是生活随笔為你收集整理的文献记录(part65)--基于用户聚类的异构社交网络推荐算法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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