| 张量分解在用户影响力度量中的应用 |
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| 引用本文： | 唐昌宏,刘 月.张量分解在用户影响力度量中的应用[J].福州大学学报(自然科学版),2016,44(2):176-181. |
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| 作者姓名： | 唐昌宏 刘 月 |
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| 作者单位： | 福州大学数学与计算机科学学院，福建 福州 350116
福建省网络计算与智能信息处理重点实验室，福建 福州 350116,福州大学数学与计算机科学学院，福建 福州 350116 |
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| 摘 要： | 提出一种基于张量分解的有影响力用户识别算法.该算法首先构建基于查询主题的用户交互关系张量,接着利用张量分解算法对用户行为进行预测,最后融合各种交互关系和用户的主题信息给出用户影响力的综合评判.实验结果表明,与非负矩阵分解相比,张量分解的挖掘精度提升了约10%,而与PageRank相比,张量分解的挖掘精度提升了约20%.
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| 关 键 词： | 用户影响力 主题相关度 互关系 张量 社交媒介 |
The application of tensor factorization on user influence measure |
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| TANG Changhong and LIU Yue.The application of tensor factorization on user influence measure[J].Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition),2016,44(2):176-181. |
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| Authors: | TANG Changhong and LIU Yue |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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