论文部分内容阅读
知名图片分享网站Flickr中的组，在增加图片曝光率、方便用户浏览图片等方面发挥重要作用．因而，如何协助用户便捷地搜寻其感兴趣的组成为研究者关注的热点之一．针对此问题，文中利用Flickr中辅助用户选择组的元素，即其关注的用户链接关系及组内的内容标签信息，提出一种组推荐模型．该模型基于概率矩阵分解的方法，具有较低的复杂度．在Flickr数据集上的实验表明，该模型可为用户提供较高质量的推荐结果．最后，基于该模型设计一个Flickr组推荐系统．