社交网络中的成员资格及其在信息过滤中的应用

在过去的几年中，对用户在在线系统中的成员身份（即在线用户加入的社会团体）进行了广泛的调查。 这些工作大部分集中于在线社区的检测，制定和发展。 在本文中，我们研究了一个包含用户组和用户对象双向网络的耦合系统中的用户成员资格。 通过链接用户的成员资格信息及其对象选择，我们发现只收集了几个对象的用户在选择对象时更有可能受到成员资格的“影响”。 此外，我们观察到，尽管一些用户收集的对象很少，但他们可能会加入许多在线社区。 基于这些发现，我们设计了一种社交扩散推荐算法，可以有效解决用户的冷启动问题。 最后，我们在[T. Zhou，Z.Kuscsik，JG Liu，M.Medo，JR Wakeling，YC Zhang，Proc。 Natl。 学院科学107，4511（2010）]，这将导致总体建议绩效的进一步提高。