社会网络中基于信任的LDA主题模型领域专家推荐

摘要：

随着Web 2.0技术的发展,社会网络为人们进行交流和协作提供了新的便捷平台.面对网络信息过载问题,在海量的信息中找到自己感兴趣并信任的领域专家,参考专家意见做抉择,变得十分困难.本文提出一种基于信任的LDA(latent Dirichlet allocation)主题模型社会网络中领域专家推荐方法,实现了基于用户信任的领域专家个性化推荐.该方法以LDA主题模型为基础,综合考虑社会网络结构、用户间的信任关系及社会影响力,弥补了传统专家推荐方法只考虑专家特征,导致专家推荐精度不高及推荐结果模式化的不足.最后通过实验验证了该方法的可行性和有效性.

关键词：社会网络、信息过载、主题模型、个性化推荐、用户信任

所属期刊栏目：36

分类号：TP393.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金51165004;广西科学研究与技术开发计划桂科攻 1598007-15

在线出版日期：2019-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：51-58