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基于角色协同的在线社交网络好友推荐机制
基于角色协同的在线社交网络好友推荐机制
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基于角色协同的在线社交网络好友推荐机制
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基于用户行为认知的在线社交网络协同推荐
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近年来,在线社交网络成为人们工作、生活不可或缺的信息共享与交流工具,如何对海量庞杂、大范围时空关联的用户行为信息进行认知并据此提供个性化的推荐服务,已成为在线社交网络发展重点关注的问题。为此,提出了一种基于用户行为认知的在线社交网络协同推荐框架,在对用户特征、文本信息及兴趣偏好等行为进行认知的基础上,利用协同过滤算法,实现个性化的推荐服务。实验结果验证了提出的基于用户行为认知的协同推荐策略具有较好
网络游戏-基于协同过滤的社交网络推荐装置及方法.zip
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随着社交网的广泛流行,用户的数量也急剧增加,针对社交网络用户难以在海量用户环境中快速发现其可能感兴趣的潜在好友的问题,各种推荐算法应运而生,协同过滤算法便是其中最为成功的思想。然而目前的协同过滤算法普遍存在数据稀疏性和推荐精度低等问题,为此提出一种基于动态K-means聚类双边兴趣协同过滤好友推荐算法。该算法结合动态K-means算法对用户进行聚类以降低稀疏性,同时提出相似度可信值的概念调整相似度
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基于关联规则的社交网络好友推荐算法 (2014年)
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提出了一种基于关联规则的社交网络好友推荐算法,在进行好友推荐时,考虑现实社交活动中“志趣相投”的好友常常会关注相同的人和事,网络社交中的好友也常常会关注相同的“人”和“事”,将“关注”看成一条交易记录,把关注的用户看成交易项,所有交易项的集合看成交易数据库,生成二阶候选项集,并按支持数降序排序,推荐前N个用户作为好友。以新浪微博993950条用户关注数据及552600条微博关注数据作为实验的对象,
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基于关联规则的社交网络好友推荐算法,向程冠,熊世桓,提出了一种基于关联规则的社交网络好友推荐算法,在进行好友推荐时,考虑现实社交活动中“志趣相投”的好友常常会关注相同的人和
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项目说明 FlyCms是一个类似知乎以问答为基础的完全开源的JAVA语言开发的社交网络建站程序,基于Spring Boot + Bootstrap3 + MyBatis + MYSQL + Solr + Ehcache应用架构,专注于社区内容的整理,归类和检索,其集合了问答,digg,wiki等多个程序的优点,可以帮助用户轻松构建专业的知识库和在线问答社区。业务模块包括:权限管理,会员管理,角色管
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基于社交网络的推荐系统
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