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基于社区划分的学术论文推荐模型 被引量:10
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作者 黄泳航 汤庸 +2 位作者 李春英 汤志康 刘继伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第5期1279-1283,1289,共6页
针对学术社交网络独有的社交性,构建了基于社区划分的学术论文推荐模型。模型选择社区复杂好友关系网络图中最大连通分量作为数据处理逻辑单元,在此基础上进行核心关系网划分,并采用非参数控制的方式,在所建立的核心关系网内建立标签,... 针对学术社交网络独有的社交性,构建了基于社区划分的学术论文推荐模型。模型选择社区复杂好友关系网络图中最大连通分量作为数据处理逻辑单元,在此基础上进行核心关系网划分,并采用非参数控制的方式,在所建立的核心关系网内建立标签,在学术社交网络中通过标签传播进行社区划分,根据社区划分结果在社区内部的用户之间推荐学术论文。该社区划分算法与经典社区划分算法在人工网络上进行仿真实验,结果表明该算法在不同特征的人工网络上皆能取得良好的社区发现质量。 展开更多
关键词 核心关系网 社区划分 标签传播 自适应阈值 学术论文推荐
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基于社区划分的多线程潜在好友推荐算法 被引量:4
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作者 黄泳航 李春英 汤庸 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第4期1080-1083,共4页
针对基于社区划分的潜在好友推荐算法FRCD运行速度慢的问题,提出了一种基于社区划分的多线程潜在好友推荐算法MTFRCD。该算法在网络拓扑图上利用多线程技术寻找核心关系子网,以核心关系子网作为标签种子节点,使用多线程并发传播标签来... 针对基于社区划分的潜在好友推荐算法FRCD运行速度慢的问题,提出了一种基于社区划分的多线程潜在好友推荐算法MTFRCD。该算法在网络拓扑图上利用多线程技术寻找核心关系子网,以核心关系子网作为标签种子节点,使用多线程并发传播标签来发现网络拓扑图上的社区结构,利用社区发现结果在社区内部推荐潜在好友。人工网络的实验结果表明,MTFRCD相比于传统的FRCD,在性能近似的前提下具有明显的速度增长。因此,将该算法应用于真实社交网络(学者网)平台的潜在好友挖掘和推荐,根据推荐结果的评测,验证了算法具有良好的推荐效果。 展开更多
关键词 多线程 社区划分 核心关系子网 标签传播 好友推荐
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