基于ESU图的活动社交网络用户参加活动推荐

作     者：仲兆满 戴红伟 管燕 ZHONG Zhaoman;DAI Hongwei;GUAN Yan

作者机构：淮海工学院计算机工程学院江苏连云港222005 江苏金鸽网络科技有限公司大数据事业部江苏连云港222005 

出 版 物：《中文信息学报》 (Journal of Chinese Information Processing)

年 卷 期：2019年第33卷第8期

页      面：121-131页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61403156) 江苏省第五期333高层次人才培养工程 江苏高校品牌专业建设工程资助项目(PPZY2015A038) 连云港521高层次人才培养对象资助项目 

主　　题：活动社交网络 活动推荐 图模型 多因素推荐模型 双向重启随机游走算法 

摘      要：活动社交网络(EBSNs)为用户提供了方便的组织、参加和分享社交活动的平台。该文面向EBSNs活动推荐问题,提出了包含活动(Event)、主办方(Sponsor)和用户(User)的ESU图模型,深入揭示了EBSNs的实体及其社交关系。因为用户参加活动受多个因素影响,我们提出了基于ESU图的活动推荐多因素决策模型,包括社交影响力、活动内容、活动地点及活动时间。根据ESU图特点,提出了基于双向重启随机游走算法BD-RWR的实体重要度计算方法。选取真实的EBSNs平台-豆瓣同城验证所提方法的有效性。实验结果表明,该文提出的ESU图模型及融合了多因素的活动推荐模型,与已有最新方法相比,有效地提升了用户参加活动的推荐效果。