【摘 要】
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社区推荐从海量社区中为用户过滤出有价值的社区,变得越来越重要.新颖性推荐逐渐得到关注,因为单纯追求准确度的推荐结果存在局限性.已有新颖性推荐方法不适用于社区推荐,因
【机 构】
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软件工程国家重点实验室,武汉大学计算机学院,武汉大学信息管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61232002,61303025);武汉科技局高新技术产业科技创新团队培养计划(2014070504020237)~~
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社区推荐从海量社区中为用户过滤出有价值的社区,变得越来越重要.新颖性推荐逐渐得到关注,因为单纯追求准确度的推荐结果存在局限性.已有新颖性推荐方法不适用于社区推荐,因其无法处理Web社区特性,包括社区成员用户通过交互形成的关系网络以及社区主题.提出了一种新颖性社区推荐方法 Novel Rec,向用户推荐其有潜在兴趣但不知道的社区,旨在拓展用户视野和推动社区发展.Novel Rec基于用户交互网络中的邻域关系,利用用户之间在主题上的关联,计算候选社区对用户的准确度;根据用户与社区在邻域和主题上的关联,提出一种用户社区距离度量方式,并利用该距离计算候选社区的新颖度.在此基础上,Novel Rec最终进行新颖性社区推荐,并兼顾推荐结果的准确性.真实数据集上的对比实验结果表明,Novel Rec方法在新颖性上优于现有方法,同时能够保证推荐结果的准确性.
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