【摘 要】
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随着在线社会网络规模的不断扩大，在线社会网络中的用户信息过载问题成为业界关注的焦点。而社会网络中实体的复杂性和社交网络结构的复杂性给社交网站中的个性化推荐带来
【机 构】
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华南师范大学计算机学院 广东广州510631
【出 处】
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第9届全国计算机支持的协同工作学术会议(CCSCW-2014)
论文部分内容阅读
随着在线社会网络规模的不断扩大，在线社会网络中的用户信息过载问题成为业界关注的焦点。而社会网络中实体的复杂性和社交网络结构的复杂性给社交网站中的个性化推荐带来新的研究问题和挑战。为此，本文提出一种基于博弈的预测模型，利用非合作博弈来进行链接预测，并因此设计了一个通过链接预测来实现个性化推荐的算法。最后，通过对来自学者网SCHLAT 的真实数据集进行实验，证明本方法能够有效的提高推荐的准确性。
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