模式识别与人工智能
2025年4月7日 星期一   首 页     期刊简介     编委会     投稿指南     伦理声明     联系我们                                                                English
模式识别与人工智能  2021, Vol. 34 Issue (2): 127-136    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202102004
“网络科学与信息推荐”专题 最新目录| 下期目录| 过刊浏览| 高级检索 |
基于认知度与兴趣度的好友推荐反馈算法
尹云飞1,2, 孙敬钦1, 黄发良3, 白翔宇1
1.重庆大学 计算机学院 重庆 400044
2.重庆大学 信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室 重庆 400044
3.南宁师范大学 计算机与信息工程学院 南宁 530001
Friend Recommendation Feedback Algorithm Combining Cognition and Interest
YIN Yunfei1,2, SUN Jingqin1, HUANG Faliang3, BAI Xiangyu1
1. College of Computer Science, Chongqing University, Chong-qing 400044
2. Key Laboratory of Dependable Service Computing in Cyber Physical Society, Ministry of Education, Chongqing University, Chongqing 400044
3. School of Computer and Information Engineering, Nanning Normal University, Nanning 530001

全文: PDF (767 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 针对现有的好友推荐算法在好友关系刻画上丢失重要信息的现状,受用户对物品认知行为的启发,文中提出基于认知度与兴趣度的好友推荐反馈算法,使用混合相似度研究网络好友关系,探索在线社交网络中的交友问题.针对好友推荐过程中“开环”的问题,提出基于历史推荐信息的正负反馈优化调整策略,使用用户相似度修正公式研究好友反馈动态推荐,证明好友推荐是一个逐步修正的复杂过程,揭示在线社交网络中好友关系刻画的心理学认知问题和推荐的动态变化问题.实验表明,文中算法提高推荐质量,实现用户相似度矩阵的动态调整,在准确率、召回率、鲁棒性、可扩展性等方面性能较优.
服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
尹云飞
孙敬钦
黄发良
白翔宇
关键词 兴趣度认知度好友推荐用户相似度反馈机制    
Abstract:In the existing friend recommendation algorithm, important information is lost in the portrayal of the friend relationship. Inspired by the user's cognitive behavior of the item, a friend recommendation feedback algorithm based on cognition and interest is proposed in this paper. Hybrid similarity is utilized to conduct online friend relationship research and explore friendship issues in online social networks. Aiming at the open loop problem of the friend recommendation process, a positive and negative feedback optimization adjustment strategy based on historical recommendation information is proposed. The user similarity correction formula is employed for friend feedback dynamic recommendation, and it is proved that friend recommendation is a complex process of gradual correction. The psychological and cognitive problems portrayed by friend relationships in online social networks and the dynamic changes of recommendations are presented. The experiments show that the proposed algorithm improves the recommendation quality and realizes the dynamic adjustment of the user similarity matrix and it is superior in accuracy, recall, robustness and scalability.
Key wordsInterest    Cognition    Friend Recommendation    User Similarity    Feedback Mechanism   
收稿日期: 2020-10-12     
ZTFLH: TP 39  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61962038)、广西八桂学者创新团队基金项目(No.201979)资助
通讯作者: 尹云飞,博士,副教授,主要研究方向为人工智能.E-mail:yinyunfei@cqu.edu.cn.   
作者简介: 孙敬钦,硕士研究生,主要研究方向为推荐系统.E-mail:hcheng@cqu.edu.cn.黄发良,博士,副教授,主要研究方向为数据挖掘、社交媒体处理.E-mail:huangfl@fjnu.edu.cn.白翔宇,本科生.E-mail:xiangyubai@outlook.com.
引用本文:   
尹云飞, 孙敬钦, 黄发良, 白翔宇. 基于认知度与兴趣度的好友推荐反馈算法[J]. 模式识别与人工智能, 2021, 34(2): 127-136. YIN Yunfei, SUN Jingqin, HUANG Faliang, BAI Xiangyu. Friend Recommendation Feedback Algorithm Combining Cognition and Interest. , 2021, 34(2): 127-136.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202102004      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2021/V34/I2/127
版权所有 © 《模式识别与人工智能》编辑部
地址:安微省合肥市蜀山湖路350号 电话:0551-65591176 传真:0551-65591176 Email:bjb@iim.ac.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持:support@magtech.com.cn