摘要: 针对基于社交网络的事件推荐覆盖性和准确性不够高的问题,提出了基于用户相似度Si-user Walker算法.该算法利用基于事件的社交网络特征,将线上用户群组数据抽象为图,以重启随机游走算法为基础,改变了传统的完全基于图的拓扑结构进行随机游走的策略.根据地理位置划分事件类型,提出了新的用户相似度计算方法,然后根据用户相似度矩阵作为随机游走的转移概率,既保留了图的传递性,又保证了图节点游走的真实性.与其他推荐算法在真实的数据集上实验表明,该算法在均方根误差、准确率及覆盖率上均得到提升.
中图分类号:
马铁民, 周福才, 王爽. 基于用户相似度的随机游走社交网络事件推荐算法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2019, 40(11): 1533-1538.
MA Tie-min, ZHOU Fu-cai, WANG Shuang. Social Network Event Recommendation Algorithms Based on User Similarity Random Walk[J]. Journal of Northeastern University Natural Science, 2019, 40(11): 1533-1538.