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基于地理近邻关系的微博系统朋友推荐  
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【英文篇名】 Geographical neighbor based friend recommendation in microblogging systems
【下载频次】 ★★★☆
【作者】 朱金奇; 张兆年; 马春梅; 刘念伯; 鲁力;
【英文作者】 ZHU Jinqi; ZHANG Zhaonian; MA Chunmei; LIU Nianbo; LU Li; School of Computer and Information Engineering; Tianjin Normal University; School of Computer Science and Engineering; University of Electronic Science and Technology of China;
【作者单位】 天津师范大学计算机与信息工程学院; 电子科技大学计算机与工程学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2017年 13期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 微博系统; 朋友推荐; 地理位置; 地理近邻;
【英文关键词】 micro-blogging systems; friend recommendation; location; geographical neighbor;
【摘要】 近年来,微博的蓬勃发展吸引了大量网络用户,用户所发海量微博呈现的大数据环境成为理解用户行为的重要资源。目前,大量在线朋友推荐研究通过对微博内容分析推断用户的兴趣和喜好以进行朋友推荐,但大多数已有研究忽略了用户位置和兴趣之间的潜在关系。事实上,多数情况下用户真正感兴趣的还是他周围的人。为此,提出了基于地理近邻关系的朋友推荐方法,通过把所处位置周围兴趣爱好相似的微博用户彼此推荐,为用户提供了与周围可能感兴趣的人联系的独特渠道。仿真分析证明,与传统朋友推荐方法相比,基于地理近邻的朋友推荐具有较高的推荐性能。
【英文摘要】 Micro-blogging systems are developing tremendously and attracting a large amount of users in recent years.The tweets micro-blogging users posted provide an effective way of understanding users' interests. Many previous researches are proposed to mine users' interest from their posted tweets for on online friend recommendation. However,to find the information that the user really interested in is still very challenging. Furthermore, these previous works ignore the potential strong relationship between the in...
【基金】 国家自然科学基金(No.61103227,No.61272526,No.61472068,No.61572113); 中国博士后基金(No.2014M550466,No.2014M562308,No.2014M562310)
【更新日期】 2017-07-14
【分类号】 TP391.3;TP393.092
【正文快照】 1引言微博,即微博客(Microblog)的简称,是基于Web2.0时代的信息即时发布系统。目前微博平台大规模的用户基数和大量的信息产出使其不仅成为大数据产生的1.天津师范大学计算机与信息工程学院,天津3003872.电子科技大学计算机与工程学院,成都6117311.School of Computer and Info

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