文章摘要
王刚,郭雪梅.社交网络环境下基于用户响应的推荐方法研究[J].情报工程,2019,(1):037-044
社交网络环境下基于用户响应的推荐方法研究
Research on Recommendation Method Based on Users’ Response in Social Network
  
DOI:10.3772/j.issn.2095-915X.2019.01.004
中文关键词: 社交网络  用户响应  协同过滤推荐
英文关键词: Social network  users’ response  collaborative filtering recommendation
基金项目:2018 年度天津市哲学社会科学规划项目“ 基于人工智能的公众医学信息服务平台构建”(TJTQ18-010);2017 年度天津市教委科研计划项目“ 基于本体建模的个性化Web 服务发现方法研究”(2017SK098)。
作者单位
王刚 天津医科大学图书馆 
郭雪梅 天津医科大学图书馆 
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中文摘要:
      在社会网络中,通过利用用户兴趣、社交关系、历史日志等用户响应来提高推荐系统的性能。通过社交网络中用户随时间变化的响应信息实现用户的相似性度量,并以此为基础实现对目标用户的协同过滤推荐。将本文提出的方法和传统的基于用户的协同过滤推荐方法在Extended Epinions DataSet进行实验比较,实验结果发现该方法在推荐效果上优于传统方法。
英文摘要:
      In social network, the system usually improve the performance of the recommendation by using users’ response, such as user interest, social relations and history log. In this study, the user similarity measurement is achieved through user response information in social network, and based on this, collaborative filtering recommendation for target users is achieved. we compare the proposed method with the traditional user collaborative filtering recommendation method in Extended Epinions DataSet, and the experimental results show that the proposed method is superior to the traditional method in recommendation effect.
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