基于多特征分类的微博好友推荐

发布时间：2017-08-13 15:26

  本文关键词：基于多特征分类的微博好友推荐

  更多相关文章： 多特征 好友推荐 主题相关度 兴趣相关度 亲密度 K最近邻

【摘要】：现有微博好友推荐算法使用的用户信息比较单一,不能充分利用微博用户信息来刻画用户特征,导致推荐效果不理想。为解决该问题,在综合分析用户标签信息、内容信息、交互信息以及社交拓扑信息的基础上,通过计算主题相关度、兴趣相关度、用户亲密度进行特征挖掘,并采用K最近邻分类算法为目标用户进行微博好友推荐。在新浪微博真实用户数据集上的实验结果表明,该算法的准确率、召回率、F1度量值分别为16.5%,26.8%,19.2%,推荐效果优于基于内容的推荐算法和基于社会过滤的推荐算法。
【作者单位】： 武汉大学计算机学院;
【关键词】： 多特征 好友推荐 主题相关度 兴趣相关度 亲密度 K最近邻
【基金】：国家自然科学基金资助重点项目“篇章级中文语义分析理论与方法”(61133012)
【分类号】：TP391.3;TP393.092
【正文快照】： 中文引用格式:程倩倩,王路路,郑涛,等.基于多特征分类的微博好友推荐[J].计算机工程,2015,41(4):65-69,80.英文引用格式:Cheng Qianqian,Wang Lulu,Zheng Tao,et al.Microblog Friend Recommendation Based on Multi-feature Classification[J].Computer Engineering,2015,41(

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本文编号：668001