《基於位置的社會化網路推薦算法研究》是2018年7月中國社會科學出版社出版的圖書,作者是劉樹棟。
基本介紹
- 中文名:基於位置的社會化網路推薦算法研究
- 作者:劉樹棟
- ISBN:9787520323499
- 定價:38元
- 出版社:中國社會科學出版社
- 出版時間:2018年7月
- 裝幀:平裝
- 開本:16開
《基於位置的社會化網路推薦算法研究》是2018年7月中國社會科學出版社出版的圖書,作者是劉樹棟。
《基於位置的社會化網路推薦算法研究》是2018年7月中國社會科學出版社出版的圖書,作者是劉樹棟。內容簡介社會化網路推薦系統是推薦系統領域的重要分支之一,在社交網路和位置服務等領域均有重要意義和實踐套用。本書首先系統地介紹...
《位置社交網路中基於用戶移動軌跡模式的推薦算法研究》是依託山東師範大學,由郭磊擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 位置社交網路作為一種新型的社交平台,在方便人們交流和共享信息的同時,也因為用戶數量的不斷增加,而面臨著...
本項目主要研究基於社會化網路的信息推薦技術,提出了基於標籤的信息推薦方法。該方法利用標籤推薦技術,用標籤來統一描述用戶和文檔;然後以在此基礎上進行的用戶之間以及用戶與文檔間的興趣度計算結果作為推薦依據。標籤還可以使推薦依據...
《位置相關的網路信息數據查詢推薦模型與算法研究》是依託深圳大學,由吳定明擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 隨著移動網際網路設備如智慧型手機銷量的迅速增長,移動通信設施建設步伐加快,手機技術的不斷完善和功能的增加,用手機上網...
採取雲計算體系結構支撐移動智慧型終端的泛在感知和虛擬社會網路的挖掘分析,採用智慧型終端感知、獲取和更新個性信息,運用虛擬社會網路構建個性圖譜進行個性和資源的特徵表達,創新設計個性化推薦算法實現資源推薦,為個性化主動信息過濾服務這一科學...
(5)提出根據協作者與項目的發生關係和項目標籤集合獲取標籤共生信息,結合協作者工作偏好和標籤相似度研究協作者之間的關係,改進社會網路圖的計算方法,解決發生陣的稀疏性問題,預測可能參與項目的協作者,提出協作者推薦算法。 項目組共...
與傳統的協同推薦算法不同,社會化推薦系統將社交信息作為輔助數據信息,通過考慮社交網路中的社交關係和評分信息來提高傳統推薦系統的準確性。社會化推薦系統已逐漸成為推薦系統的熱門研究領域之一 [1]. Ma, H., Zhou, D., Liu, C....
在研究內容方面,本項目面向社會網路用戶對於產品資源、媒體內容和可信社會成員等方面的個性化需求,解決現有推薦系統在社會網路環境下協同過濾算法、用戶偏好模型、社會成員信任關係分析及預測和個性化推薦等方面存在的問題。 在本項目執行期間,...
重點開展對可劃分的動態阻滯網路流模型,時變性與阻滯性動態網路上的最速流、最小費用流等問題的非線性最佳化模型及算法,基於局部擴張與局部搜尋的面向位置服務的阻滯流分配算法,以及移動對象的位置預測技術等的研究。課題組力爭在上述研究...
我們通過研究頻繁特徵模式樹、動態網路社團發現、移動用戶行為分析與偏好挖掘、模糊序列模式挖掘理論、關聯規則挖掘理論、興趣度規則最佳化算法,以及當前相關的最新理論技術,重點研究基於上下文感知的社會化挖掘與推薦的相關問題,並探索適合移動...
有鑒於此,本項目研究了基於社交網路的推薦技術,並利用社交信息同時提升推薦系統的精確性和多樣性,主要包括以下幾點:①提出一種基於信息增益的個性化推薦方法,解決傳統流行性推薦算法的長尾問題;②通過結合用戶之間的社會影響和購買行為的...
《基於社會化標註的個性化推薦算法研究》是2019年科學出版社出版的圖書,作者是魏建良。內容簡介 隨著信息社會與數字經濟時代的全面到來,越來越多的用戶成為網際網路信息內容的創造者,網路信息過載也日益嚴重。在此條件下,如何有效地過濾與...
社會化推薦 基於記憶的協同過濾算法在計算時需要使用完整的用戶-物品矩陣,其中有兩個基本假設:1、相似用戶(基於用戶對物品的歷史評分記錄)對於新物品評分也相似。2、相似物品(基於所得到的用戶歷史評分記錄)得到新用戶的評分也相似。利用...
最後,創新了能量分配算法和構建了社會化推薦引擎,依託典型網路數據集和服務案例完成了實驗驗證和完善了研究成果。 ②科學意義。本項目能夠深化基於用戶互動的需求偏好描述和建模理論,探索社會網路環境下基於用戶互動關係的信息資源語義結構...
本項目擬圍繞基於社會化標籤的個性化推薦技術展開研究,具有重要的理論意義和實際價值。項目主要研究內容包括:①基於社會化標籤的混合個性化推薦策略研究:使用基於內容的推薦算法對社會化標籤數據進行處理,然後結合協同過濾推薦技術進行推薦;②...
《社會網路分析:方法與實踐》是一本幫助你快速掌握社會網路分析技術要點、核心概念與典型算法示例的優秀著作。本書重點闡釋了如何從龐大的社會網路分析學術積累中,挑選最精要的與實用的知識點,幫助你形成關於社會網路分析的知識譜系圖。通...
《社會網路環境下基於用戶關係的信息推薦服務研究》是2015年3月武漢大學出版社出版的圖書,作者是胡吉明。內容簡介 《社會網路環境下基於用戶關係的信息推薦服務研究》從信息服務的社會化變革出發,根據當前社會化網路服務的發展和運行狀態,...
課題組先後有5名教師、4名博士生、6名碩士生參與項目研究,從分散式社交網路模型構建和隱私保護、社交網路結構平衡和節點影響力分析、資源高效存儲與檢索、數據預處理和數據挖掘、信息個性化推薦等方面設計了不同的高效算法,豐富了相關熱點...
項目研究主要成果包括:(1) 應邀撰寫推薦系統綜述,全面總結了項目組最近幾年關於推薦系統的研究成果,特別是基於統計物理學思想和方法的信息推薦網路和推薦算法相關的研究成果;(2)在推薦網路結構分析方面:首先,提出協同聚集係數指標來...
結果表明融合社交關聯信息和物品隱式特徵的推薦技術能夠提高稀疏數據集上預測評分的準確性,而且時間感知的社會化推薦模型在可擴展性方面比目前主流的社會化推薦算法表現更加優秀,因此可以嘗試套用在實際的推薦場景中。
在微博的社會網路挖掘方面,提出了基於可重啟動的隨機漫步算法(Random Walks with Restarts,RWR)的微博實體的權威性計算方法,用於信息的推薦、搜尋;研究基於GN算法的微博社會網路的團體發現算法。