廖国琼 ,蓝天明 ,黄晓梅 ,陈 辉 ,万常选 ,刘德喜 ,刘喜平

1(江西财经大学 信息管理学院,江西 南昌 330013)

2(江西省高校数据与知识工程重点实验室(江西财经大学),江西 南昌 330013)

3(武夷学院,福建 南平 354300)

4(江西财经大学 软件与物联网工程学院,江西 南昌 330013)

近年来,随着信息技术的发展,基于事件社会网络(event-based social network,简称EBSN)[1],如 Douban Events、Meetup、Plancast 等,为人们在线上与线下同时交互提供了便捷方式.通过这些平台,用户既可以根据个人爱好加入不同线上兴趣组,也可以发布并主持和参加感兴趣的各种事件(如音乐会、体育活动、聚会、学术会议等).不同于其他社会网络,ESBN 包含两种互动方式:线上互动和线下互动.线上互动是指用户可以通过线上网络进行沟通;线下互动是用户在特定时间和地点参加线下事件,进行面对面交流.因此,EBSN 充当了虚拟世界和现实世界之间的桥梁,有效地增强了用户的互动交流.

EBSN 每天都会产生大量新事件和新兴趣组,目前已拥有大量用户且在快速增长.例如,截至2019 年11 月,Meetup 已有超过4 000 万用户和32 万兴趣组,每月举办的事件超过300 万.对于事件组织者而言,其希望参与事件的人数越多越好,而对于用户而言,他们希望认识更多的朋友、增强事件体验.然而,面对EBSN 中的海量信息,用户越来越难以发现他们喜好的事件和兴趣组,因此,研究EBSN 推荐系统具有重要研究意义和应用前景.

国内外许多重要研究机构与高校的研究者们对EBSN 进行了研究,获得了许多研究成果,发表在多个重要领……