刘艳
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：广东工业大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省科技计划工业攻关项目广州市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于E-CARGO的在线社区多对多好友推荐机制研究
- 2017年
- 好友推荐机制是繁荣在线社区的有效手段,然而单纯为增加用户数及绑定用户关系的过于频繁的推荐方式会引起用户厌烦.为提升用户体验,本文以大型教学与科研协作平台学者网为研究背景,引入基于角色的协同模型ECARGO对推荐机制进行建模,将好友推荐转化为多对多指派问题,使用带回溯的Kuhn-Munkres算法(KMB)对好友推荐数与接纳数受限情况下最优推荐指派进行了研究与解决.仿真实验表明,该推荐机制友好、高效、精准,能完善在线社区推荐机制,对在线社会健康发展形成助力.
- 张巍张思勤宋静静滕少华刘艳
- 基于角色协同的在线社交网络好友推荐机制被引量：3
- 2014年
- 在特定拓扑环境下,在线社交网络推荐机制的友好程度是决定推荐优劣的关键之一,其成功与否受制于关系结构与交互结构的共演化。基于此,以关系结构推动交互结构为演化前提,以"学者"交互为特定领域的在线社交网络"学者网"为应用背景,通过E-CARGO模型建模,采用角色协同方法,针对学者网用户拓扑中的水平好友关系与垂直等级关系设计并仿真了相关好友推荐机制。经实验问卷调查,分别约67.69%与86.16%的用户接受基于拓扑层次与推荐方向的好友推荐方式,相关推荐机制自然、友好,用户评价度较高。
- 刘冬宁刘艳滕少华朱海滨梁路
- 关键词：角色协同社会网络
- 基于角色协同的在线社交网络好友推荐机制
- 在特定拓扑环境下，在线社交网络推荐机制的友好程度是决定推荐优劣的关键之一，其成功与否受制于关系结构与交互结构的共演化.基于此，以关系结构推动交互结构为演化前提，以“学者”交互为特定领域的在线社交网络“学者网”为应用背景，...
- 刘冬宁刘艳滕少华朱海滨梁路
- 关键词：角色协同社会网络
