%0 Journal Article
%T 新闻推荐的多维兴趣模型与传播分析
%A 王冠楠？
%A 陈端兵？
%A 傅彦？
%J 计算机科学
%D 2013
%X 如何将合适的信息推荐给合适的用户以满足用户的个性化需求,是推荐系统的基本问题。新兴的社会化推荐系统(socialrecommendersystem)通过兴趣相似的用户之间分享信息而达到个性化推荐的目的。使用多维兴趣向量刻画用户的兴趣,采用多智能体模型(multi-agentmodel)模拟,并引入用户和新闻的质量,分析了用户网络的结构特征以及质量因素对新闻推荐和传播的影响。实验结果表明:不同社区的主题不同,社区的中心用户兴趣专一,与社区的主题一致。此外,推荐中引入质量因素可以加快系统在高推荐成功率上的收敛速度,更能区分不同质量用户的粉丝数和不同质量新闻的传播深度与广度,增强了高质量用户和新闻的影响力,提高了系统中新闻推荐的专业水平。
%K 社会化推荐
%K 多维兴趣
%K 用户相似度
%K 社区结构
%K 新闻传播
%U http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20131127&flag=1