张家利
- 作品数：2 被引量：11H指数：1
- 供职机构：华东师范大学信息科学技术学院计算机科学技术系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 社交网络中基于信任的推荐算法被引量：11
- 2015年
- 推荐系统作为解决信息过载问题的关键技术,已经引起了国内外研究学者的广泛关注.迄今为止,业界最广受好评的是协同过滤推荐技术.但由于其本身存在着数据稀疏、冷启动等固有问题,而难以应对膨胀的社会网络这一应用场景.本文针对推荐系统所面临的挑战,构建合适的动态信任传递模型,所设计的基于信任的推荐算法是对稀疏性、冷启动等问题的有效解决方案,且对恶意攻击具备一定的抵抗能力.最后在真实社交网络数据中对所设计的算法进行实现,并与传统推荐算法做实验对比,实验结果表明算法相比协同过滤算法在准确性和覆盖率上表现更好,且算法具备的分布式特性在复杂社会网络与大数据环境下实现了推荐实时性的要求.
- 刘英南谢瑾奎张家利杨宗源
- 关键词：社交网络信任抗攻击性
- 从消息传播概率到概率亲密度矩阵的社区挖掘算法
- 2015年
- 随着现代网络的结构越来越复杂,规模越来越大,基于局部最优的社区挖掘算法受到了越来越多的关注.这些算法的计算速度快,但是结果精度较低.针对上述问题,对已有的CONCLUDE算法进行改进,利用消息传播概率代替结构相似性来构造亲密度矩阵,表示网络中的全局信息,计算过程的时间复杂度由O(珔d(v)2V)降低到O(珔d(v)V).与其它算法(LM,CONCLUDE)进行比较和分析,该算法具有较高的计算效率和精度.实验结果表明,该算法不仅提高了LFR基准网络上的NM I值,而且对真实网络上的模块度也有一定的提升.
- 张家利谢瑾奎王婷婷杨宗源
- 关键词：复杂网络
