2024年8月22日
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刘璟
作品数:
4
被引量:14
H指数:2
供职机构:
武汉科技大学
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发文基金:
湖北省教育厅科学技术研究项目
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
刘欣
武汉科技大学计算机科学与技术学...
王娅丹
武汉科技大学计算机科学与技术学...
李鹏
武汉科技大学计算机科学与技术学...
金瑜
武汉科技大学
李鹏
武汉科技大学
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武汉科技大学
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刘璟
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李鹏
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李鹏
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2017
2篇
2015
1篇
2014
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一种基于用户聚类的推荐方法
本发明提出一种基于用户聚类的推荐方法,为了合理的根据用户兴趣对用户进行有效推荐,根据用户对各主题标签的总浏览频率、浏览时间以及总浏览时间、有效浏览频率以及有效浏览时间,得到兴趣度,形成用户的兴趣特征向量;根据用户的兴趣特...
李鹏
王娅丹
金瑜
刘璟
刘欣
文献传递
社交网络节点中心性测度
被引量:11
2014年
研究节点影响力以及扩大节点影响力的范围在社交网络传播中具有重大意义。为了综合分析节点自身影响力与其潜在影响力,提出了PPI(Personal-Potential Influence,PPI)算法,用介数中心性值,紧密中心性值及k-shell值加权来评估节点自身影响力,再通过节点间的相互影响来评估其潜在影响力。实验结果表明PPI算法在评估节点影响力上有较好的准确性。
刘欣
李鹏
刘璟
刘璟
关键词:
社交网络
中心性
一种基于用户聚类的推荐方法
本发明提出一种基于用户聚类的推荐方法,为了合理的根据用户兴趣对用户进行有效推荐,根据用户对各主题标签的总浏览频率、浏览时间以及总浏览时间、有效浏览频率以及有效浏览时间,得到兴趣度,形成用户的兴趣特征向量;根据用户的兴趣特...
李鹏
王娅丹
金瑜
刘璟
刘欣
文献传递
基于用户聚类的推荐算法
被引量:3
2015年
由于社交网络中人物与内容之间错综复杂的关系,如何合理地给用户推荐感兴趣的内容具有十分重要的意义。提出CCVR(Core user for Clustering interesting Vector for Recommend)算法。基于用户的兴趣矩阵,运用改进的K-means算法进行聚类从而推导类兴趣向量,由此预测用户对哪些内容标签感兴趣,从而形成推荐。实验结果证明CCVR算法具有良好的准确性。
刘璟
李鹏
刘欣
王娅丹
关键词:
聚类
兴趣度
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