利用社会网络关键用户改进协同过滤算法性能

摘要：

随着在线社会网络的发展以及个性化信息推荐服务的应用，基于社会网络的协同推荐技术得到了发展。将社会网络的关键用户融入到传统的基于用户聚类的协同过滤算法，即通过关键用户改进协同过滤算法，并通过实验验证关键用户对协同过滤算法性能的影响。实验结果表明关键用户可以提高协同过滤算法的推荐准确性，这也表明社会网络中用户兴趣与关键用户的兴趣是相关的。

关键词：关键用户、社会网络、协同过滤、聚类

分类号：C931(管理学)

资助基金：国家社会科学基金项目“社会网络中意见领袖对个性化信息推荐服务质量的影响研究”13BTQ027;北京市哲学社会科学规划基金项目“北京市电子商务信用信息服务制度体系建设研究”12JGB034。

在线出版日期：2014-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：196-200