基于用户行为认知的在线社交网络协同推荐

亓晋; 许斌; 胡筱旋; 徐匾珈; 肖星琳

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2015273

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基于用户行为认知的在线社交网络协同推荐

专栏：互联网业务 | 更新时间：2024-06-05

- 基于用户行为认知的在线社交网络协同推荐
- Collaborative Recommendation for Online Social Networks Based on User Behavior Cognitive
- 电信科学 2015年31卷第10期页码：108-114
- 作者机构：
- 作者简介：
  
  [ "亓晋，男，博士，南京邮电大学物联网学院讲师，主要研究方向为新一代网络、大数据管理与智能计算、云计算。" ]
  [ "许斌，男，博士，南京邮电大学物联网学院讲师，主要研究方向为智能计算。" ]
  [ "胡筱旋，女，南京邮电大学硕士生，主要研究方向为模式识别与智能系统。" ]
  [ "徐匾珈，男，南京邮电大学硕士生，主要研究方向为智能优化算法。" ]
  [ "肖星琳，女，南京邮电大学本科在读，主要研究方向为智能优化算法。" ]
- 基金信息：
  
  江苏省产学研联合创新资金资助项目;Application ＆ Research Joint Innovation Funding Product of Jiangsu Province(BY2012035);南京邮电大学引进人才科研启动基金和校级科研基金资助项目;NUPTSF(NY213050);南京邮电大学人才引进项目;NUPTSF(NY214098)
- DOI：10.11959/j.issn.1000-0801.2015273
  中图分类号：
- 网络出版日期：2015-10，
  
  纸质出版日期：2015-10-20
- 稿件说明：
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亓晋, 许斌, 胡筱旋, 等. 基于用户行为认知的在线社交网络协同推荐[J]. 电信科学, 2015,31(10):108-114.

Jin Qi, Bin Xu, Xiaoxuan Hu, et al. Collaborative Recommendation for Online Social Networks Based on User Behavior Cognitive[J]. Telecommunications science, 2015, 31(10): 108-114.
亓晋, 许斌, 胡筱旋, 等. 基于用户行为认知的在线社交网络协同推荐[J]. 电信科学, 2015,31(10):108-114. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2015273.

Jin Qi, Bin Xu, Xiaoxuan Hu, et al. Collaborative Recommendation for Online Social Networks Based on User Behavior Cognitive[J]. Telecommunications science, 2015, 31(10): 108-114. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2015273.

摘要

近年来，在线社交网络成为人们工作、生活不可或缺的信息共享与交流工具，如何对海量庞杂、大范围时空关联的用户行为信息进行认知并据此提供个性化的推荐服务，已成为在线社交网络发展重点关注的问题。为此，提出了一种基于用户行为认知的在线社交网络协同推荐框架，在对用户特征、文本信息及兴趣偏好等行为进行认知的基础上，利用协同过滤算法，实现个性化的推荐服务。实验结果验证了提出的基于用户行为认知的协同推荐策略具有较好的稳定性和实际应用效果。

Abstract

Recently，online social network（OSN）has become essential tools for information sharing and communication in people’s work and life.How to cognitive massive，complex，large-area and spatiotemporal association user behavior information and provide personalized re1commendation services have become problems need special attention in development of OSN.Thus，a frame of collaborative recommendation for OSN based on user behavior cognitive was proposed which used collaborative filtering algorithm to provide personalized recommendation services on the basis of analysis of behavior of user characteristics，text information and interest preferences，etc.Experimental results verify that the proposed collaborative recommendation strategy based on user behavior cognitive has good stability and actual application effect.

关键词

Keywords

references

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