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网络书签系统中基于社团结构的个性化推荐方法
  • ISSN号:1000-0135
  • 期刊名称:《情报学报》
  • 时间:0
  • 分类:G250.76[文化科学—图书馆学]
  • 作者机构:[1]武汉大学信息管理学院,武汉430072, [2]华中农业大学经济管理学院,武汉430070
  • 相关基金:中国博士后科学基金面上资助项目:基于SNA的标签网络分析与个性化信息推荐研究(No.20100471156); 教育部人文社会科学研究青年基金项目:面向用户的点击流信息资源开发与利用研究(No.08JC870005)
中文摘要:

面对互联网中大量共享的网络书签资源,单个Web用户显然无法充分挖掘它们的潜在价值,迫切需要在网络书签系统中嵌入个性化服务工具。考虑到Web用户在网络书签系统中收藏的Web资源能够有效反映其兴趣,本文提出了一种网络书签系统中基于社团结构的个性化推荐方法。该方法首先依据Web用户收藏的Web资源之间的重叠关系建立Web用户关系网络,然后利用CPM算法划分Web用户关系网络中的社团结构,最后利用这种社团结构实现社团内基于协作过滤的个性化推荐和社团间基于"信息桥"的个性化推荐。实验结果表明了该方法的有效性。

英文摘要:

Facing the vastly shared social bookmarks resources,the single Web user cannot utilize the latent value of them efficiently,which calls for personalized services in the social bookmarks system.Considering that social bookmarks system collects the favorite Web resources of Web users,so this article proposes an approach of the personalized recommendation based on community structures in the social bookmarks system.Firstly,a social network of Web users is constructed based on the overlapping relation of the Web resources which are bookmarked by Web users.Then the social network is divided into several communities based on CPM.Finally,depending on the community structures,the personalized recommendation can be produced based on collaborative filtering in a community,or based on"information bridges"between communities.The experimental results show that the approach is efficient.

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期刊信息
  • 《情报学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国科学技术情报学会 中国科学技术信息研究所
  • 主编:戴国强
  • 地址:北京复兴路15号
  • 邮编:100038
  • 邮箱:qbxb@istic.ac.cn
  • 电话:010-68598273
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0135
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2257/G3
  • 邮发代号:82-153
  • 获奖情况:
  • 1992年全国优秀科技期刊评比二等奖,1997年中国科协优秀科技期刊三等奖,被国外4种检索工具录用
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国人文社科核心期刊,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:19778