[发明专利]一种基于用户行为的个性化社区推荐方法有效
| 申请号： | 201711020926.7 | 申请日： | 2017-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN107679239B | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 李文杰;于笑明;薛花;张德干 | 申请（专利权）人： | 天津理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 天津耀达律师事务所 12223 | 代理人： | 张耀 |
| 地址： | 300384 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于用户行为的个性化社区推荐方法，涉及到社交网络。是以社交网络微博作为平台，分析用户的多属性信息：静态属性和动态属性。首先，在计算用户相似度过程中，考虑微博用户所关注博主和所参与社区两方面，对传统的Jaccard相似度计算方法进行扩展得到用户相似集。然后从用户影响力角度出发对相似集进一步筛选。微博用户在社区中的影响力，不仅与其粉丝数量有关，而且与其微博被评论转发数量有关。基于此，改进传统的PageRank算法计算用户影响力。最后利用Top‑N将影响力大小排序得到最终推荐对象集。本算法经实验证明，有效地解决了传统的个性化推荐算法得出结果的不精确性问题，极大地提高了推荐的惊喜度和新颖性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 用户 行为 个性化 社区 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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