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針對(duì)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)獨(dú)有的社交性,構(gòu)建了基于社區(qū)劃分的學(xué)術(shù)論文推薦模型。模型選擇社區(qū)復(fù)雜好友關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖中最大連通分量作為數(shù)據(jù)處理邏輯單元,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行核心關(guān)系網(wǎng)劃分,并采用非參數(shù)控制的方式,在所建立的核心關(guān)系網(wǎng)內(nèi)建立標(biāo)簽,在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中通過(guò)標(biāo)簽傳播進(jìn)行社區(qū)劃分,根據(jù)社區(qū)劃分結(jié)果在社區(qū)內(nèi)部的用戶(hù)之間推薦學(xué)術(shù)論文。該社區(qū)劃分算法與經(jīng)典社區(qū)劃分算法在人工網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該算法在不同特征的人工網(wǎng)絡(luò)上皆能取得良好的社區(qū)發(fā)現(xiàn)質(zhì)量。
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