异质网络资源多维度推荐模式研究——以豆瓣网为例
来源：图书情报工作杂志2017年第3期北京时间：
作者：夏立新,李重阳,程秀峰,翟姗姗
单位：华中师范大学信息管理学院 武汉 430079
摘要：[目的/意义]针对某些包含多级用户和多级资源的异质网络，在总结其各种异质模态的基础上提出一种多维度推荐框架MDRM，向目标用户进行好友和资源的推荐。[方法/过程]通过对用户、资源划分等级，在分析各种网络模态的基础上建立其异质关系；利用情感倾向分析得到二级用户——二级资源评分矩阵，借助协同过滤算法，实现同级用户和二级资源的推荐；基于异质关系，实现一级用户和一级资源的推荐，最终实现多维度推荐。[结果/结论]在以豆瓣网数据作为数据集的实验中取得了较好的效果，说明MDRM模型适合某些异质网络资源的推荐。
关键词：异质网络,多维度推荐,协同过滤,情感分析,
基金资助：<p>本文系国家社会科学基金重大项目"基于多维度聚合的网络资源知识发现研究"（项目编号：13&ZD183）和国家自然科学青年基金项目"基于QSIM的图书馆移动用户群体行为模拟与学习兴趣引导研究"（项目编号：71503097）研究成果之一。</p>
