【摘 要】
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好友推荐可以帮助用户发现他们感兴趣的好友,减轻信息过载的现象。然而,目前现有的推荐方法仅考虑用户链接或内容信息,其推荐精度不高,不足以提供高质量的服务。考虑了用户之间的链接和内容信息,提出了一种结合非负矩阵因式分解的主题社区好友推荐算法(T-NMF)。该算法给出了主题社区和综合相似度计算方法,产生好友推荐列表。实验表明,该算法可以更好地反映用户的偏好,并且具有比传统方法更好的推荐性能。
【机 构】
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重庆邮电大学通信新技术应用研究中心,重庆重邮信科（集团）股份有限公司
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好友推荐可以帮助用户发现他们感兴趣的好友,减轻信息过载的现象。然而,目前现有的推荐方法仅考虑用户链接或内容信息,其推荐精度不高,不足以提供高质量的服务。考虑了用户之间的链接和内容信息,提出了一种结合非负矩阵因式分解的主题社区好友推荐算法(T-NMF)。该算法给出了主题社区和综合相似度计算方法,产生好友推荐列表。实验表明,该算法可以更好地反映用户的偏好,并且具有比传统方法更好的推荐性能。
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