基于节点重要度的用户推荐

为用户推荐具有相同兴趣的好友是用户关系的研究热点之一,但面临着数据稀疏性、兴趣推荐偏差等问题。针对这些问题,本文提出一种考虑节点重要度的用户推荐方法。首先结合共现及凝聚方法实现标签聚类,据此划分具有相似兴趣的用户社群。然后通过社会网络分析构建社群的用户关系网络,采用PageRank计算用户重要度指标用于评价用户的推荐能力,并描述了用户推荐算法流程。最后通过在真实数据集上与传统方法的对比实验,验证了模型的有效性,给出了表示用户亲疏关系的可视化结果。