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Multiangle social network recommendation algorithms and similarity network evaluation

机译:多角度社交网络推荐算法和相似度网络评估

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摘要

Multiangle social network recommendation algorithms (MSN) and a new assessmentmethod, called similarity network evaluation (SNE), are both proposed. From the viewpoint of six dimensions, the MSN are classified into six algorithms, including user-based algorithmfromresource point (UBR), user-based algorithmfromtag point (UBT), resource-based algorithm fromtag point (RBT), resource-based algorithm from user point (RBU), tag-based algorithm from resource point (TBR), and tag-based algorithm from user point (TBU). Compared with the traditional recall/precision (RP) method, the SNE is more simple, effective, and visualized. The simulation results show that TBR and UBR are the best algorithms, RBU and TBU are the worst ones, and UBT and RBT are in the medium levels.
机译:都提出了多角度社交网络推荐算法(MSN)和一种新的评估方法,称为相似性网络评估(SNE)。从六个维度的角度来看,MSN分为六种算法,包括基于资源点的基于用户的算法(UBR),基于标签点的基于用户的算法(UBT),基于标签点的基于资源的算法(RBT),来自用户的基于资源的算法点(RBU),资源点(TBR)的基于标记的算法和用户点(TBU)的基于标记的算法。与传统的召回/精确(RP)方法相比,SNE更加简单,有效和可视化。仿真结果表明,TBR和UBR是最好的算法,RBU和TBU是最差的算法,UBT和RBT处于中等水平。

著录项

  • 作者单位
  • 年度 2013
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"en","name":"English","id":9}
  • 中图分类

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