基于地域特征和异构社交关系的事件推荐算法研究
文献类型：期刊论文
| 作者 | 乔治2; 周川1; 纪现才3; 曹亚男3; 郭莉3 |
| 刊名 | 中文信息学报
 |
| 出版日期 | 2016 |
| 卷号 | 30.0期号:005页码:47 |
| 关键词 | 事件推荐 基于事件的社交网络 用户行为倾向 协从过滤 地域特征 异构社交关系 |
| ISSN号 | 1003-0077 |
| 英文摘要 | 近几年,在基于事件的社交网络（EBSNs）服务中,为便于增强用户体验,事件推荐任务一直被广泛研究。本文基于对EBSN中用户行为数据的详细分析,提出了一种新型的融合多种数据特征的潜在因子模型。该模型综合考虑EBSN中两种新型的数据特征：异构的社交关系特征（线上社交关系＋线下社交关系）和用户参与行为的地域性特征。基于真实的Meetup数据集,实验结果表明我们的算法在解决事件推荐问题时比传统的算法有更好的性能。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/32926]  |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 1.中国科学院 2.中国科学院计算技术研究所 3.中国科学院信息工程研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 乔治,周川,纪现才,等. 基于地域特征和异构社交关系的事件推荐算法研究[J]. 中文信息学报,2016,30.0(005):47. |
| APA | 乔治,周川,纪现才,曹亚男,&郭莉.(2016).基于地域特征和异构社交关系的事件推荐算法研究.中文信息学报,30.0(005),47. |
| MLA | 乔治,et al."基于地域特征和异构社交关系的事件推荐算法研究".中文信息学报 30.0.005(2016):47. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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