电子学报 ›› 2015, Vol. 43 ›› Issue (8): 1561-1567.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.08.014
国琳1,2, 左万利1,2
收稿日期:
2014-03-10
修回日期:
2014-10-15
出版日期:
2015-08-25
通讯作者:
作者简介:
基金资助:
国家自然科学基金 (No.60973040); 国家自然科学青年基金 (No.61300148); 吉林省重点科技攻关项目基金 (No.20130206051GX); 吉林省科技计划青年科研基金 (No.20130522112JH); 中国博士后基金项目 (No.2012M510879); 吉林大学基本科研业务费科学前沿与交叉项目 (No.201103129)
GUO Lin1,2, ZUO Wan-li1,2
Received:
2014-03-10
Revised:
2014-10-15
Online:
2015-08-25
Published:
2015-08-25
Supported by:
摘要:
尽管用户可自主生成个性化数据以更全面描述个人偏好,但由于用户创建数据不严谨、不可控,导致生成的庞大数据集大多存在质量低、噪声严重的缺陷.因此管理复杂网络信息时,不能仅使用写入性知识,必须重视具有大量领域知识的专家,因为其可为系统提供高质量的信息.本文通过构建和分析用户兴趣分布曲线以发现兴趣领域专家,并提出甄别状态不正常的伪专家算法.由于网络中权威专家数量较少,所以所提供的信息是有限的.因此本文定义的领域专家不仅包含权威专家,而且包含普通用户中对某领域有极高关注的兴趣领域专家.实验证明算法的正确性和高效性,并且较低的复杂度使其可处理海量用户节点信息.
中图分类号:
国琳, 左万利. 基于兴趣图谱的用户兴趣分布分析及专家发现[J]. 电子学报, 2015, 43(8): 1561-1567.
GUO Lin, ZUO Wan-li . Analysis of User Interest Distribution and Expert Finding Based on Interest Graphs[J]. Acta Electronica Sinica, 2015, 43(8): 1561-1567.
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