基于K-核塌缩序列的社会化资源推荐中核心用户发现研究

武慧娟; Jia Tina Du; 孙鸿飞; Jannatul Fardous

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基于K-核塌缩序列的社会化资源推荐中核心用户发现研究

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【目的】通过对社交网站平台用户行为的分析,发现社会化小众群体中的核心用户,为社会化资源推荐服务提供参考。【方法】收集豆瓣读书用户的1 208个标签,对排名前100位的标签建立标签共现矩阵,分析用户的K-核网络结构,研究用户的K-核塌缩序列的波动情况。【结果】与度数中心度、最小K-核深度值等方法相比,基于K-核塌缩序列方法发现了新的社会化小众群体中的核心用户。【局限】样本数据规模较小且局限于某领域,排序问题不能得到很好的解决,需要进一步改进K-核分析方法。【结论】本研究有利于社交网站平台的管理者制定或改进新的资源推荐策略,从而促进社交网站平台更好地发展。

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来源
《现代图书情报技术》 |2016年第9期|58-64|共7页
作者
武慧娟; Jia Tina Du; 孙鸿飞; Jannatul Fardous;
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作者单位

1. 东北电力大学经济管理学院 2. 南澳大利亚大学信息技术与数学科学学院;

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正文语种 chi
中图分类检索机;读者工作;
关键词
核心用户; 社会化资源推荐; 社会化网络分析; K-核塌缩序列;

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