基于复杂网络社团结构的个性化隐式服务研究

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1、JOURNALOFTHECHINASOCIETYFORSCIENTIFIC情报学报ISSN1000—0135ANDIECHNICALINFORMATIONISSN1000一O135第28卷第4期593—598，2009年8月Vo1．28No．4，593—598August2009doi：10．3772／j．issn．1000—0135．2009．04．014基于复杂网络社团结构的个性化隐式服务研究’苏志芳徐德刚(1．中南大学图书馆网络系统部，长沙410083；2．中南大学信息科学与工程学院，长沙410083)摘要本文从复杂网

2、络理论这一崭新的角度对图书流通记录进行分析。首先利用社团结构划分算法将读者群划分为规模不等的社团，接着，借助模糊判别准则对这些社团成员的兴趣度进行计算，最后，根据个人的兴趣度大小将新书信息推荐给读者。这一挖掘信息的方式为隐式反馈方式，属于数字图书馆个性化服务技术之一。复杂网络理论应用在情报学领域，既推进了复杂网络理论的发展，也使得情报学相关性理论得到广义延伸。关键词复杂网络社团结构模糊判断准则个性化ResearchonPersonalizedImplicitInformationServiceBasedontheCommun

3、ityStructureTheoryofComplexNetworksSuZhifangandXuDegang2(1．CentralSouthUniversitylibrary，Changsha410083；2．InformationScienceandengineeringcolegeofCentralSouthUniversity，Changsha410083)AbstractBookcirculationinlibraryisdiscussedfromanewviewofcomplexnetworks．Inthispa

4、per，firstlythereadersaredividedintosomediferentcommunitiesbypartitionalgorithmbasedoncommunitystructure~eory；secondlytheinterestdegreeofeverycommunitymemberiscalculatedbyfuzzyjudgmentrules；finallynewbooksinformationareprovidedtothecorrespondingreaderaccordingtoever

5、yreader’sinterestdegree．Themethodofinformation—providingservicesbelongstoonepersonalizedtechnologyindigitallibrary．Thetheoryofcomplexnetworksisappliedininformationscience，whichcancontributetothedevelopmentofcomplexnetworksandleadtoanextensionofnewtechnologyforinfor

6、mationscience．Keywordscomplexnetworks，communitystructure，fuzzyjudgmentrules，personalized近来，科学家们发现大量的、真实系统的网络模化模型，以此为基础研究网络的形成机制和内在机型即不是规则网络，也不是随机网络，而是呈现出意理；研究网络上的动力学行为。复杂网络的相关理外的统计特征；由于这样的网络是真实复杂系统的论已被成功地应用到多个领域，如万维网、科学引文拓扑抽象，故称之为复杂网络⋯。因为网络的拓扑和合作网络、生态系统网络、社会网络等。因此，

7、结构决定着网络所拥有的特性，所以其对应的网络它在情报学领域的进一步研究也引起了越来越多情模型是描述复杂系统的最有效模型。当前复杂网络报工作者的广泛关注，尤其在当今个性化服务技术在社会学中的研究大致可描述为三个密切相关的方蓬勃发展的时期。面：大量真实网络的实证研究，并从中分析真实网络的统计特性；构建符合真实网络统计性质的网络演收稿日期：2008年1月15日作者简介：苏志芳，女，1977年生，讲师，硕士，研究方向：个性化服务网络技术、数据库技术。徐德刚(通讯作者)，男，博士，中南大学信息科学与工程学院，研究方向：复杂网络、复杂大

8、系统。E-mail：dgxu@mail．CSU．edu．an。1)基金名称：教育部博士点新教师基金，编号：200805331141。-·——593-——情报学报第28卷第4期2009年8月网络中的派系社团可以看成是由所有彼此连通1复杂网络的缸派系构成的集合J。CP算法采用由大到小、迭代回归