国家科技支撑计划(SQ2011GX07E01500)
- 作品数：4 被引量：16H指数：3
- 相关作者：汤庸贺超波沈玉利石玉强吴琳琳更多>>
- 相关机构：华南师范大学仲恺农业工程学院更多>>
- 发文基金：广东省重大科技专项国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 面向大规模社交网络的潜在好友推荐方法被引量：7
- 2013年
- 有效的潜在好友推荐是促进社交网络不断增长的重要途径,对于大规模社交网络环境下的复杂计算问题,文章提出了一种适用于大规模社交网络的潜在好友推荐方法,该方法首先将用户的潜在好友划分为"可能认识的"和"可能感兴趣的"2类,然后分别基于用户共同好友关系拓扑图和Profile文本相似性计算模型进行描述,最后基于MapReduce云计算模型对相关方法进行了设计实现。探讨了云计算环境下的潜在好友推荐系统框架设计、大规模用户共同好友关系拓扑图以及Profile文本相似性计算的方法,并通过实验以及应用实例验证了该方法的有效性以及可扩展性。
- 贺超波汤庸陈国华刘海吴琳琳
- 关键词：社交网络
- 一种基于线序划分的时态数据索引技术被引量：1
- 2013年
- 讨论一种基于线序划分的时态数据索引技术。首先,讨论了时间期间集合上线序划分概念及其构建算法;其次,提出了基于常规磁盘方式进行数据管理的时态数据库索引技术TQOindex;另外,对TQOindex进行的基本实验仿真表明了其可行性和有效性。TQOindex的基本特征是基于"序关系"数学框架,能够实现"一次一集合"的数据操作。
- 叶小平朱峰华汤庸周畅廖青云
- 关键词：时态数据库
- 融合社交网络信息的协同过滤方法被引量：4
- 2013年
- 针对目前协同过滤方法存在的数据稀疏性、冷启动以及未能有效利用用户社交网络信息提高推荐质量等问题,提出一种融合用户社交网络信息的协同过滤方法,该方法以矩阵分解推荐模型为核心,可综合集成目标用户个人偏好以及社交网络中的关系用户偏好特征信息做出推荐.通过设计相应的推荐方法,并基于梯度下降法对用户以及商品特征矩阵的求解进行了优化运算.相关实验结果表明融合社交网络信息可在一定程度上提高协同过滤的推荐准确度以及缓解数据稀疏性、冷启动问题.
- 贺超波汤庸傅城州沈玉利石玉强
- 关键词：协同过滤社交网络矩阵分解梯度下降法推荐系统
- 应用非负值矩阵分解模型的社区挖掘方法被引量：4
- 2014年
- 在线社交网络增长迅速,对其进行社区挖掘对于了解网络结构特征具有重要意义.提出一种基于非负值矩阵分解的社区挖掘方法,能够将社交网络矩阵分解为适合于发现用户与社区所属关系以及社区之间重叠关系的矩阵组合形式.该方法应用迭代更新规则对分解矩阵进行了优化求解,并证明了更新规则的收敛性.另外针对社交网络存在的无标度特性,通过利用用户节点属性信息计算用户间的相似性,对大量孤立用户建立隐式联系,可以将孤立用户纳入统一的挖掘框架进行社区划分,从而解决了孤立用户无法准确划分社区的问题.相关实验以及实际应用表明该方法可以有效对现实中的在线社交网络进行社区挖掘.
- 贺超波汤庸沈玉利石玉强
- 关键词：社交网络
