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基于协同过滤的Web服务动态社区发现算
吴钟 聂规划 陈冬林 章佩璐
计算机应用
2013, 33 (08):
2095-2099.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.08.2095
针对现有社区发现算法挖掘结果精确度不高以及Web服务资源智能推荐质量较低的问题，在传统协同过滤算法的基础上，提出了基于节点相似性的动态社区发现算法。首先以连接节点最多的中心节点为起始网络社区，以社区贡献度为衡量指标不断形成多个全局贡献度饱和的社区；再使用重叠度计算将相似度高的社区进行合并，最后通过计算目标用户与社区中其他用户之间的动态相似度，将计算结果降序排列后构成邻近用户集，获得社区化推荐对象。实验结果表明，提出的社区发现算法对用户社会网络的社区分类与实际社区分类结果吻合，提高了社区挖掘的精确度，有助于实现高质量的社区化推荐。
参考文献 |
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