%A 武慧娟,JiaTinaDu,孙鸿飞,Jannatul Fardous %T 基于K-核塌缩序列的社会化资源推荐中核心用户发现研究* %0 Journal Article %D 2016 %J 数据分析与知识发现 %R 10.11925/infotech.1003-3513.2016.09.07 %P 58-64 %V 32 %N 9 %U {https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/abstract/article_4268.shtml} %8 2016-09-25 %X

目的】通过对社交网站平台用户行为的分析, 发现社会化小众群体中的核心用户, 为社会化资源推荐服务提供参考。【方法】收集豆瓣读书用户的1 208个标签, 对排名前100位的标签建立标签共现矩阵, 分析用户的K-核网络结构, 研究用户的K-核塌缩序列的波动情况。【结果】与度数中心度、最小K-核深度值等方法相比, 基于K-核塌缩序列方法发现了新的社会化小众群体中的核心用户。【局限】样本数据规模较小且局限于某领域, 排序问题不能得到很好的解决, 需要进一步改进K-核分析方法。【结论】本研究有利于社交网站平台的管理者制定或改进新的资源推荐策略, 从而促进社交网站平台更好地发展。