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公开(公告)号：CN105678590B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201610083749.6
申请日：2016-02-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/02 , G06Q50/00 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开一种面向社交网络基于云模型的topN推荐方法，属于数据挖掘和信息检索领域。利用社交网络海量数据集收集被推荐用户信息，评分物品信息，推荐用户信息；从被推荐用户信息和推荐用户信息中提取用户属性、获得用户评分，由多维云逆向云发生器生成多维云；通过多维云相似度计算用户属性云相似度；由推荐用户和被推荐用户的评分生成评分云，合并所有评分云生成父云，在父云中生成新的评分；综合相似度和评分生成被推荐用户对新物品的兴趣度，取兴趣度高的前N个物品生成topN推荐集。该方法解决了属性单一或多属性权值设置不确定给推荐系统带来的阻碍，个性化推荐针对不同用户产生不同的推荐集，并将推荐相关信息发送至用户，节省了网络资源。
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公开(公告)号：CN105786979B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201610083788.6
申请日：2016-02-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/958 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于隐链接的用户参与热点话题行为分析方法,属于计算机网络信息领域。获取用户过往行为以及自身属性等信息，提取用户间共同过往行为获取标签相似度系数，利用云模型分析用户对共同过往行为的关注程度，得到用户相似度，根据阈值判断两用户是否存在隐链接。最后，根据用户参与话题的驱动因素——显示连接、隐链接、个人兴趣、行为随机性构建驱动力模型，确定对用户参与话题讨论决定性因素。该方法将隐链接引入驱动力分析模型，并且提供了一种多维云模型为用户建立隐链接，避免了赋权问题的产生。针对每个用户分析用户参与话题讨论的驱动力因素。本方法可以广泛应用于社交网络数据分析等相关领域。
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公开(公告)号：CN105678590A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610083749.6
申请日：2016-02-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开一种面向社交网络基于云模型的topN推荐方法，属于数据挖掘和信息检索领域。利用社交网络海量数据集收集被推荐用户信息，评分物品信息，推荐用户信息；从被推荐用户信息和推荐用户信息中提取用户属性、获得用户评分，由多维云逆向云发生器生成多维云；通过多维云相似度计算用户属性云相似度；由推荐用户和被推荐用户的评分生成评分云，合并所有评分云生成父云，在父云中生成新的评分；综合相似度和评分生成被推荐用户对新物品的兴趣度，取兴趣度高的前N个物品生成topN推荐集。该方法解决了属性单一或多属性权值设置不确定给推荐系统带来的阻碍，个性化推荐针对不同用户产生不同的推荐集，并将推荐相关信息发送至用户，节省了网络资源。
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公开(公告)号：CN105786979A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610083788.6
申请日：2016-02-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于隐链接的用户参与热点话题行为分析方法,属于计算机网络信息领域。获取用户过往行为以及自身属性等信息，提取用户间共同过往行为获取标签相似度系数，利用云模型分析用户对共同过往行为的关注程度，得到用户相似度，根据阈值判断两用户是否存在隐链接。最后，根据用户参与话题的驱动因素——显示连接、隐链接、个人兴趣、行为随机性构建驱动力模型，确定对用户参与话题讨论决定性因素。该方法将隐链接引入驱动力分析模型，并且提供了一种多维云模型为用户建立隐链接，避免了赋权问题的产生。针对每个用户分析用户参与话题讨论的驱动力因素。本方法可以广泛应用于社交网络数据分析等相关领域。
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