Design of a P2P content recommendation system using affinity networks
Visualitza/Obre
Design of a P2P content recommendation system using affinity networks.pdf (2,038Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
10.1016/j.comcom.2012.07.018
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/16576
Tipus de documentArticle
Data publicació2012-08
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
The success and intensive use of social networks makes strategies for efficient document location a hot
topic of research. In this paper, we propose a common vector space to describe documents and users to
create a social network based on affinities, and explore epidemic routing to recommend documents
according to the user’s interests. Furthermore, we propose the creation of a SoftDHT structure to improve
the recommendation results. Using these mechanisms, an efficient document recommender system with
a fast organization of clusters of users based on their affinity can be provided, preventing the creation of
unlinked communities. We show through simulations that the proposed system has a short convergence
time and presents a high recall ratio.
CitacióJuan Vera del Campo [et al.]. Design of a P2P content recommendation system using affinity networks. "Computer communications", Agost 2012.
ISSN0140-3664
Versió de l'editorhttp://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0140366412002599#
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Design of a P2P ... sing affinity networks.pdf | 2,038Mb | Accés restringit |