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        基于情感緊密度的社交網(wǎng)絡(luò)推薦算法

        2016-09-26 09:31:29張能福
        商洛學(xué)院學(xué)報 2016年2期
        關(guān)鍵詞:緊密度通話社交

        彭 歡 張能福

        (作者單位:五邑大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院)

        ?

        基于情感緊密度的社交網(wǎng)絡(luò)推薦算法

        彭歡張能福

        當(dāng)前的社交網(wǎng)絡(luò)推薦算法主要是基于內(nèi)容相似度或者好友相似度進行推薦,忽略了社交網(wǎng)絡(luò)中情感值計算;而基于NAS算法的緊密度計算屬性邊權(quán)值靈活度不高,因而緊密度計算不夠準確,不能產(chǎn)生較為理想的推薦效果。針對上述兩個問題,提出了基于情感緊密度的社交網(wǎng)絡(luò)推薦算法,以達到社交網(wǎng)絡(luò)推薦準確率的提高。實驗證明,該方法在提高短號集團網(wǎng)絡(luò)的推薦準確率方面較為理想。

        緊密度;推薦準確率;情感值計算;NAS算法

        一、引言

        短號集團社交網(wǎng)絡(luò)上的推薦問題,不同于傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng),傳統(tǒng)社交網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)主要基于以下幾類來進行推薦:第一、基于用戶節(jié)點愛好之間的相似度來進行推薦;第二、基于共同好友之間的相似度來進行推薦;第三、基于以上兩類之間的相似度來進行推薦。然而,對于用戶節(jié)點之間的通話除了固有的工作需求,還存在生活好友之間的聯(lián)系需求,以上推薦系統(tǒng)對于情感緊密度的計算都鮮有涉及,因此也難以提供較為理想的推薦效果[4][5][6]。

        集團社交網(wǎng)絡(luò)中的推薦系統(tǒng)所服務(wù)對象是單個自然人用戶節(jié)點,其推薦的內(nèi)容主要為向用戶推薦最為有利的短號集團網(wǎng)絡(luò)。對于單向交流的推薦,通過計算用戶節(jié)點與集團網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的部分用戶節(jié)點間的交流頻率、情感強度,進而得出用戶與集團之間的緊密度,根據(jù)緊密度最高值進行推薦的方法通常能達到很理想的推薦效果。

        針對以上問題,本文主要解決的是用戶節(jié)點與集團社交網(wǎng)絡(luò)通話記錄的情感緊密度計算,具體分為兩大類:工作關(guān)系需求分析對于推薦集團社交網(wǎng)絡(luò)的影響,通過緊密度分析計算用戶節(jié)點間的緊密度權(quán)值;生活關(guān)系對于推薦集團網(wǎng)絡(luò)的影響,通過緊密度分析計算用戶節(jié)點間的緊密度權(quán)值。通過以上分析計算,再進行歸類,統(tǒng)計用戶節(jié)點與各個集團社交網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值大小,利用改進的NAS算法計算自然人與集團之間的緊密度,根據(jù)緊密度向自然人推薦集團社交網(wǎng)絡(luò),進而提高推薦的準確度[1]。

        二、改進的NAS算法

        基于節(jié)點屬性相似性的NAS算法計算方法是:對任意兩節(jié)點計算屬性相似度,每增加一個共同屬性,其邊權(quán)值就加1,由此來判斷兩節(jié)點之間的緊密度。然而自然人與集團社交網(wǎng)絡(luò)各用戶之間的緊密程度各有不同,邊權(quán)值大小不一[2]。改進的NAS算法基于邊權(quán)值不同的思想,對原有的算法進行改進,計算方法如下:

        假定兩節(jié)點i和j共有N個聯(lián)系人,對于第k條通話ak(1kN),先計算節(jié)點聯(lián)系人k的情感緊密值xk,每增加一個聯(lián)系人,其邊權(quán)值就加xk,即:

        ifi.ak=j.ak,Wnas(i,j)=Wnas(i,j)+xk

        公式表示為:

        Wnas(i,j)+=(xk-|i.ak-j.ak|)

        由上式計算方法可知,自然人與集團社交網(wǎng)絡(luò)之間的值越高,就越緊密,反之,則緊密度越低。選取緊密度最高的集團社交網(wǎng)絡(luò)給予推薦能達到較為理想的效果。

        三、情感緊密值分析

        下面結(jié)合默認日常工作時間,給出影響情感傾向性的兩種時間段的情感緊密值計算規(guī)則。

        對于一個自然人,有工作時段情感系數(shù)、生活時間情感系數(shù)、通話頻率和情感值4個概念,分別記為Work(value)、Life(value)、Frequency(value)和Socre。影響用戶之間通話情感值的關(guān)系分為兩種,分別為:工作關(guān)系和生活關(guān)系。工作關(guān)系本身的情感強度低于生活關(guān)系的情感強度,情感程度直接影響情感系數(shù)的取值。工作時段情感系數(shù)表示處于工作時間段通話所包含的情感值,設(shè)為0.5;生活時間情感系數(shù)表示處于生活時間段通話所包含的情感值,設(shè)為1;通話頻率表示工作時間段和生活時間段分別所含的次數(shù)。自然人與集團內(nèi)客戶通話情感程度計算規(guī)則如式(1)所示:

        Socre=Work(value)Frequency(value)+Life(value)Frequency(value)(1)

        說明:當(dāng)自然人與集團內(nèi)某些客戶僅存在工作關(guān)系時,生活時間情感系數(shù)與通話頻率的組合情感值默認為0,同理當(dāng)自然人與集團內(nèi)某些客戶僅存在生活關(guān)系時,工作時間情感系數(shù)與通話頻率的組合情感值默認為0。

        四、基于情感緊密度的用戶圖

        首先建立邊無權(quán)值的初步用戶圖(如圖1樣式)。用戶圖表示為G=。其中,V表示用戶節(jié)點;E表示用戶節(jié)點間的聯(lián)系。如果自然人與甲存在聯(lián)系,且甲屬于某個集團網(wǎng)絡(luò),那么此集團網(wǎng)絡(luò)節(jié)點V則包含了甲,會有一條邊到達此集團網(wǎng)絡(luò)節(jié)點,若自然人與此集團用戶乙同樣存在聯(lián)系,也會只有一條邊連接到此集團網(wǎng)絡(luò)節(jié)點[7]。如果甲不屬于某個集團網(wǎng)絡(luò),則會有一條邊直接連接到甲。

        圖1 初步用戶圖

        通過以上步驟得到一個無權(quán)的初步用戶圖,下面將為其加上基于用戶情感緊密度的邊權(quán)值。具體步驟為:由情感緊密值分析計算源節(jié)點與各聯(lián)系人之間的情感緊密值,將屬于同一集團網(wǎng)絡(luò)的情感值進行加成,再由改進的NAS算法遍歷圖中的每一個節(jié)點,逐一計算該自然人節(jié)點集團網(wǎng)絡(luò)之間的情感緊密度,并將其作為邊權(quán)值保存于圖中。從而創(chuàng)建帶邊權(quán)值的完整用戶圖。

        算法 Improved NAS

        InputG為無權(quán)值的初步用戶圖,A[H][N]為節(jié)點屬性矩陣,X[N]為各條通話所得情感值,H為集團網(wǎng)絡(luò)節(jié)點總數(shù),N為通話總數(shù)。

        Output G’為擁有自然人情感緊密度的用戶圖

        1:for each attribute akin all attributes do

        2:Wnas(i,j)=Wnas(i,j)+(X[N]-|A[i][N]-A[j][N]|)

        3:end for

        五、實驗分析

        實驗數(shù)據(jù)采用江門移動2014年11月至12月的集團通訊錄中的加密數(shù)據(jù),對其進行歸納整理,隨機選取其中183個集團網(wǎng)絡(luò)用戶,從中剔除異地記錄數(shù)據(jù)4522條,得出13587條有效數(shù)據(jù)。將屬于同一集團的數(shù)據(jù)打包,通過情感緊密度分析規(guī)則計算其中每條數(shù)據(jù)情感值,分別采用NAS算法和改進的NAS算法進行緊密度的計算賦予邊權(quán)值,從中挑選邊權(quán)值最大的集團社交網(wǎng)絡(luò)進行推薦,對比該用戶所在真實集團網(wǎng)絡(luò)驗證正確率。將兩種方法的實驗結(jié)果進行對比,如表1所示:

        表1 兩種計算方法的實驗結(jié)果對比

        從表1中可得出如下結(jié)論:

        基于情感緊密度的計算方法的整體準確率為92.35%,相對于基于NAS算法的計算方法的整體準確率為83.06%,提高了9.29個百分點。進而基于情感緊密度的集團社交網(wǎng)絡(luò)推薦效果更加理想。

        六、結(jié)論

        本文通過對自然人通話信息數(shù)據(jù)進行預(yù)處理的基礎(chǔ)上,分別利用NAS算法和基于情感緊密度的改進NAS算法對自然人與集團網(wǎng)絡(luò)之間的緊密度進行計算。得出如下結(jié)論:NAS算法僅僅利用兩節(jié)點間共有屬性進行緊密度計算,忽略了自然人基于情感層面的計算,產(chǎn)生的推薦結(jié)果準確率不高。

        針對這種情況,本文提出的基于情感緊密度的社交網(wǎng)絡(luò)推薦方法是基于情感緊密值分析和基于改進NAS算法緊密度計算,對屬性的邊權(quán)值進行有效的計算。實驗結(jié)果表明:本文所提出的基于情感緊密度的社交網(wǎng)絡(luò)推薦方法準確度更高,更加符合現(xiàn)實。

        (作者單位:五邑大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院)

        [1]Liu H,Salerno J J,Young M J.Social Computing,Behavioral Modeling,and Predicition[M].Karsten Steinhaeuser,USA:Springer,2008:168-175.

        [2]陳克寒,韓盼盼,吳健.基于用戶聚類的異構(gòu)社交網(wǎng)絡(luò)推薦算法[J].計算機學(xué)報,2013,(2):349-359

        [3]熊正理,姜文君,王國軍.基于用戶緊密度的在線社會網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法[J].計算機工程,2013,(8):50-54

        [4]羅森林,潘麗敏.情感計算理論與技術(shù)[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2003,(7):905-909

        [5]Yasuda Y.,Kawarnoto S.,Ebata A.,Okitsu J.,2003.Concept and evaluation of X-NAS:a highly scalable NAS system.Mass Storage Systems and Technologies,2003,(6):219 - 227.

        [6]萬常選,江騰蛟,鐘敏娟,邊海榮.基于詞性標注和依存句法的Web金融信息情感計算[J].計算機研究與發(fā)展,2013,50(12):2554-2569

        [7]Chen J,Geuer W,Dugan C,Muller M,Guy I.Make new friends,but keep the old:Recommending people on social networking sites//Proceedings of the 27th International Conference on Human Factors in Computing Systems .New York,NY,USA,2009:201-210

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