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基于加权LeaderRank的用户社交网络排序算法
针对加权 Leaderrank算法存在的权值均分、主题漂移等问题,提出一种用户社交网络排序算法。结合Glove模型、余弦相似度计算方法和牛顿冷却定律,通过引入链入链出因子、主题相关度因子和时间衰减度因子改善加权 Leaderrank算法的不足。实验结果表明,与加权 Leaderrank算法相比,该算法的精确率、点击率和NDCG值分别提高7.80%、6.73%和4.75%,可有效提高排序质量。
2021-10-14 20:36:02
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模型网络算法
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