李 霞 李守伟

1(滨州医学院网络信息中心 山东 滨州 256603)2(江苏大学管理学院 江苏 镇江 212013)

一种基于社交网络舆论影响的推荐算法

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1(滨州医学院网络信息中心 山东 滨州 256603)2(江苏大学管理学院 江苏 镇江 212013)

社交网络中的朋友间信任度是影响用户决策的重要因素之一。基于社交网络的拓扑结构和相邻节点间的信任度，构建推荐模型，给出推荐算法，并进行理论分析和仿真模拟。研究结果显示，社交网络结构和信任度在社会交往的作用下会对用户的产品预期产生较大的影响。社交网络中单个产品的推荐者数量随时间呈S型曲线变化。推荐系统中产品推荐等级序列呈尾部截断的幂律分布。该研究不但分析了用户对产品预期的形成机理，而且推荐算法在一定程度上提高了推荐的效率。

社交网络 网络舆论 信任度 推荐算法

0 引 言

随着互联网和信息技术的发展，信息收集、网上购物和网络社交等活动已成为人们日常生活的重要组成部分。因此，人们在网络上的活动和互动不但为研究人员提供了研究的数据基础，而且也提出了新的技术需求。传统的“软科学”研究，如社会学、经济学等，依靠这些大量的新提供的数据集，在最近几年中有了快速的增长[1-2]。在过去的十年中，基于长期的经验与数据驱动的研究，物理学家在金融学[3]、网络理论[4]以及社会动力学[5]等方面展开了深入的研究。其中，推荐系统和信息过滤的研究已经引起众多学者的关注，初步取得了较为丰富的研究成果[6]。……