【摘 要】
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为了提高社交网络的用户信息发现和推荐能力,提出一种基于模糊时空信息感知的社交网络跨层融合性智能推荐算法。根据用户的社会关系构建社交网络用户节点的时间和位置联合分
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为了提高社交网络的用户信息发现和推荐能力,提出一种基于模糊时空信息感知的社交网络跨层融合性智能推荐算法。根据用户的社会关系构建社交网络用户节点的时间和位置联合分布模型,采用交叉性自适应学习方法进行社交网络用户偏好信息挖掘和关联特征检测,结合用户属性提取社交网络用户的跨层属性特征集,采用模糊感知和深度学习技术实现社交网络用户信息的深度融合处理,采用用户的协同过滤算法进行用户自动匹配,根据身份匹配结果实现社交网络融合性智能推荐。仿真结果表明,采用该方法进行社交网络信息推荐的准确性较高,推荐信息与用于的偏好匹配
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