基于用户动机的微博客信息流个性化推荐模型构建

发布时间：2018-05-23 15:35

  本文选题：微博 + 信息流　； 参考：《情报杂志》2013年11期

【摘要】：微博客类社会化网络媒介中用户发布的社会化网络信息流,已经成为用户获取信息的主要信息源,但时间线排序法及现有研究与应用尚不足以解决"信息泛滥"与用户"信息饥渴"之间的矛盾。在分析现有微博客信息流推荐模式的基础上,将微博客用户动机分为获取社交类信息、学习类信息和公共信息三大类,构建了由主题相关性、关系强度和信任三个维度协同推荐的基于用户动机的微博客信息流推荐模型。以新浪微博"智能排序"为例,对基于用户动机的微博客信息流个性化推荐服务进行改进。
[Abstract]:The social network information flow issued by users in the social network media of Weibo has become the main information source for users to obtain information. But the time line sorting method and the existing research and application are not enough to solve the contradiction between "information overflowing" and "information hunger". Based on the analysis of the existing Weibo guest information flow recommendation model, the micro-blog user motivation is divided into three categories: social information, learning information and public information. A collaborative recommendation model for Weibo guest information flow based on user motivation with three dimensions of relationship strength and trust. Taking Sina Weibo "Intelligent sort" as an example, the personalized recommendation service of Weibo guest information flow based on user motivation is improved.
【作者单位】： 重庆医科大学信息管理系;
【分类号】：TP393.092

【参考文献】

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【共引文献】

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