社交网络环境下基于用户行为分析的个性化推荐服务研究

摘要

[目的]构建数字图书馆社交网络,能够根据用户行为所反映出的兴趣变化提供好友推荐和资源推荐服务.[方法/过程]设计用户行为模型用于保存用户在社交网络的各种行为信息,在此基础上,一方面分析社交网络中用户之间的社交密切程度、资源使用情况;另一方面,将用户对资源访问的时间、访问频率纳入资源推荐方法的考虑范围,分析用户对资源使用的兴趣变化.[结果/结论]提出综合考虑用户社交密切程度以及资源使用情况的好友推荐方法以及综合时间因素和用户近期偏好因素的资源推荐机制,通过实验对比发现提出的方法优于相关研究所提出的推荐方法.[局限]随着数据量增加,算法的时间复杂度上升,推荐耗时增加.