融合用户社交网络数据的推荐研究
李娜
桂林理工大学商学院 广西桂林 541004
摘要：针对社交网络数据在改善推荐效果方面的问题,梳理了融合社交网络数据的推荐,在改善推荐效果方面的方法以及逻辑思路,首先,说明和分析了社交网络的框架以及社会化推荐的概念;然后,根据形成社交网络的主要作用因素不同,分别从基于用户信任的社交网络推荐、基于位置社交网络的兴趣点推荐两个角度出发,归纳,分析其如何融合用户的社交网络信息来提高推荐的准确性,多样性,改善模型运行效率,从而提高推荐质量.
关键词：社交网络推荐方法信息过载
论文发表日期：2022-10-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 55-59 )