【摘 要】
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社会选择和社会影响是在线社交网络社群形成的两个主要因素,如果能有效对网络社群中用户和群体进行分类,就可以采取不同的群推荐策略,实现群体满意最大化。利用偏好对表示群
【机 构】
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合肥工业大学管理学院,安徽大学商学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于模体挖掘面向在线社交网络中虚拟社区的群推荐系统研究”(项目编号:71371062);安徽省教育厅人文社会科学重点项目“在线社交网络社区形成机制对企业社会化营销策略的影响研究”(项目编号:SK2015A234)
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社会选择和社会影响是在线社交网络社群形成的两个主要因素,如果能有效对网络社群中用户和群体进行分类,就可以采取不同的群推荐策略,实现群体满意最大化。利用偏好对表示群用户偏好,利用矩阵分解和贝叶斯个性化排序方法,考查社会选择和影响对用户偏好的影响程度,实现群用户和群体的分类,进而提出2种群推荐策略。最后通过2个数据集的实验验证,表明本文提出的基于用户和群体分类的群推荐策略是有效的。
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