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题名基于社群挖掘的用户个性化信息推荐方法研究
被引量：5
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作者
余以胜
徐剑彬
刘鑫艳
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机构
华南师范大学经济与管理学院
顺丰控股(集团)股份有限公司
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出处
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2017年第10期1093-1098,共6页
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基金
广东省公益研究与能力建设专项"基于社会网络分析的区域协同创新体系研究"(2014B0714021388)
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文摘
当前情报学科的发展目前呈现出多维度、跨学科等特点,而结合个性化信息推荐算法,可为其注入新活力。本文的研究是为了提高个性化信息推荐的效果,解决个性化信息推荐的稀疏性问题,以期可以促进情报学科的新发展,为此,我们引入了社群挖掘概念,得到TO算法,在协同过滤或关联规则推荐之前先对数据进行社团划分,通过对Book-crossing公开数据集的验证分析,并与对照算法相比,我们发现TO算法的准确率和调和度都最佳。
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关键词
社群挖掘
个性化推荐
情报学科建设
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Keywords
community structure mining
personalized recommendation
information science construction
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分类号
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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