基于二分网络社团划分的推荐算法
来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2018年第8期
论文作者：陈东明 严燕斌 黄新宇 王冬琦
文章页码：1103 - 1107
关键词：推荐算法;二分网络;社团划分;协同过滤;复杂网络;
摘 要：传统的基于用户的协同过滤（User-based CF）推荐算法的推荐效率随着数据的不断增加而降低.本文在User-based CF算法中引入二分网络社团发现理论,提出一种基于二分网络社团划分的推荐算法（RACD）.首先通过用户与项目之间的关系建立用户-项目二分网络,然后通过RACD对该网络进行社团划分,得到用户的社团信息,最后通过同一社团中的其他用户对目标用户进行项目的推荐.在经典网络数据集上的实验结果表明,RACD能够有效提高推荐系统实时推荐效率.
陈东明，严燕斌，黄新宇，王冬琦
东北大学软件学院
摘 要：传统的基于用户的协同过滤（User-based CF）推荐算法的推荐效率随着数据的不断增加而降低.本文在User-based CF算法中引入二分网络社团发现理论,提出一种基于二分网络社团划分的推荐算法（RACD）.首先通过用户与项目之间的关系建立用户-项目二分网络,然后通过RACD对该网络进行社团划分,得到用户的社团信息,最后通过同一社团中的其他用户对目标用户进行项目的推荐.在经典网络数据集上的实验结果表明,RACD能够有效提高推荐系统实时推荐效率.
关键词：推荐算法;二分网络;社团划分;协同过滤;复杂网络;
