【摘 要】
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由于基于事件的社交网络(EBSN)中的活动具有时效性,传统社交网络推荐算法无法适用于EBSN。此外,大多数算法忽略了能影响后续推荐质量的前用户是否接受活动的反馈意见。为此,
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61472169,61502215,61802160,51704138);辽宁省重点研发计划项目(2017231011);沈阳市中青年科技创新人才支持计划项目(RC180244);辽宁省公共舆情与网络安全大数据系统工程实验室资助项目(04-2016-0089013);辽宁省教育厅科学研究项目(LYB201617)~~
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由于基于事件的社交网络(EBSN)中的活动具有时效性,传统社交网络推荐算法无法适用于EBSN。此外,大多数算法忽略了能影响后续推荐质量的前用户是否接受活动的反馈意见。为此,提出一种EBSN中基于有向标签图及用户反馈的活动推荐方法。首先,将EBSN抽象为有向标签图,并抽取图节点及边的属性特征信息,构建有向图结构特征(DGSF)索引,该索引由节点属性特征索引、有向边属性特征索引以及时间特征索引构成,利用该索引对节点及边进行初次过滤。其次,提出基于DGSF索引的多属性候选集过滤策略,利用时间、节点的出入度、标签
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