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User Clustering Topic Recommendation Algorithm Based on Two Phase in the Social Network

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJMUE) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.10 No.10 (2015.10)바로가기
  • 페이지
    pp.233-246
  • 저자
    Li Pei, Pan Xiaoying, Chen Hao
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A257275

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
To deal with the issues like existing common data sparseness in weibo social network and the phenomena of cold start, this paper puts forward a two-stage clustering based on the recommendation algorithm GCCR. The algorithm firstly selects users’ focused nodes which have higher number, so as to extract a dense subset of sparse data, and by using the method of graph paper, similar concerned interested core clustering is formed to this dense subset. Then, it is extracted that weibo content features of seed clustering and the whole data set other users. Then the entire user group is clustered based on content similarity. Finally the clustering results are used in subject recommendation. Through clustering the two phases of dense data subset and the whole data set, the clustering effect of extreme sparse data sets are improved. At the same time, because of fuzziness of graph clustering, this thesis retains a certain diversity in the process of user interest clustering, so as to avoid convergence too fast when cold start. This method is verified through the real social network data, and the experimental results show that this algorithm can effectively solve the problems such as data sparseness and cold start phenomenon.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. GCCR Framework
 3. Two Stages’ Users Clustering Topic Recommendation Algorithm
  3.1. Problem Modeling
  3.2. Core Clustering
  3.3. All User Clustering
  3.4. Recommend Stage
 4. Experiment and Analysis
  4.1. Data Set
  4.2. Recommended Effect
  4.3. Diversity
  4.4. Influence of Various Parameters on the Effect of Recommendation
 5. Conclusion
 Acknowledgments
 References

키워드

Collaborative Filtering Clustering Data set Fuzzy Degree

저자

  • Li Pei [ School of Computer Science & Technology, Xi'an University of Posts and Telecommunications, Xi'an, China ]
  • Pan Xiaoying [ School of Computer Science & Technology, Xi'an University of Posts and Telecommunications, Xi'an, China ]
  • Chen Hao [ School of Computer Science & Technology, Xi'an University of Posts and Telecommunications, Xi'an, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJMUE) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJMUE)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering
  • 간기
    월간
  • pISSN
    1975-0080
  • 수록기간
    2008~2016
  • 등재여부
    SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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