针对基于社交网络的事件推荐覆盖性和准确性不够高的问题,提出了基于用户相似度Si-user Walker算法.该算法利用基于事件的社交网络特征,将线上用户群组数据抽象为图,以重启随机游走算法为基础,改变了传统的完全基于图的拓扑结构进行随机游走的策略.根据地理位置划分事件类型,提出了新的用户相似度计算方法,然后根据用户相似度矩阵作为随机游走的转移概率,既保留了图的传递性,又保证了图节点游走的真实性.与其他推荐算法在真实的数据集上实验表明,该算法在均方根误差、准确率及覆盖率上均得到提升.
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