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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>通信網(wǎng)絡(luò)>一種社交網(wǎng)絡(luò)用戶興趣點個性化推薦方法

      一種社交網(wǎng)絡(luò)用戶興趣點個性化推薦方法

      2021-04-23 | rar | 1.89 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　在社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，傳統(tǒng)社交網(wǎng)絡(luò)用戶興趣點的個性化推薦方法存在網(wǎng)絡(luò)用戶興趣行為的預(yù)測精準(zhǔn)性低、用戶社交數(shù)據(jù)覆蓋率低的問題，不能充分挖掘用戶興趣點的時空序列特征，為此提岀了一種基于概率矩陣分解算法的社交網(wǎng)絡(luò)用戶興趣點個性化推薦方法。在模型訓(xùn)練的偽代碼群中，計算與矩陣概率的變異算子相關(guān)的數(shù)值結(jié)果，實現(xiàn)社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的物理分割，完成基于概率矩陣分解算法的社交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點建模。在此基礎(chǔ)上，搭建個性化社交網(wǎng)絡(luò)框架，按照用戶興趣行為的特征挖掘結(jié)果，選擇個性化的用戶來推薦節(jié)點，完成社交網(wǎng)絡(luò)用戶興趣點個性化推薦方法的建立。實用性檢測結(jié)果表明，與傳統(tǒng)方法相比，應(yīng)用新型個性化推薦方法后，網(wǎng)絡(luò)用戶興趣行為的預(yù)測精準(zhǔn)度最高可達(dá)100%，用戶社交數(shù)據(jù)覆蓋率約為75%，提高了網(wǎng)絡(luò)用興趣行為的預(yù)測精準(zhǔn)性和用戶社交數(shù)據(jù)覆蓋率，社交網(wǎng)絡(luò)用戶興趣點的時空序列特征得到了充分挖掘。

      算法 矩陣 社交網(wǎng)絡(luò)
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