基于复杂网络及神经网络挖掘用户兴趣的方法

摘要：

按照用户的兴趣提供个性化服务是提高企业商业价值最有效的方案。针对目前从用户行为中挖掘用户兴趣方法的不足，提出一种依据用户使用软件的时间序列构建复杂网络及依据神经网络聚类挖掘用户兴趣软件的方法。在计算用户对于软件的兴趣度时，综合考虑用户使用软件的时长以及复杂网络中相邻节点的贡献度，包括节点的度、节点介数、聚集系数来判断节点的重要性，挖掘用户对于软件的兴趣度，形成软件兴趣社区。再利用神经网络算法对用户兴趣社区中的软件进行聚类，形成用户的兴趣软件集。实验结果表明，该方法能够较准确地挖掘用户感兴趣的软件集，并且在精确率和召回率上较其他方法有一定的提高。

关键词：用户行为、兴趣挖掘、复杂网络、word2vec

所属期刊栏目：26

分类号：TP31(计算技术、计算机技术)

资助基金：北京市教育科研项目PXM2015014204500251

在线出版日期：2017-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：22-25