融合用户兴趣模型与会话抽取的微博推荐方法

发布时间：2017-09-26 16:18

  本文关键词：融合用户兴趣模型与会话抽取的微博推荐方法

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【摘要】：针对传统推荐方法在短文本处理方面的不足,提出一种基于用户兴趣模型与会话抽取算法的微博推荐方法。该方法应用基于归一化割加权NMF的微博用户兴趣模型获取用户—主题矩阵,产生用户感兴趣的微博主题,结合基于Single-Pass聚类模型的会话在线抽取算法SPFC(single-pass based on frequency and correlation)获取微博的会话队列,并与用户感兴趣的微博主题进行相似度计算,最后得到实时的微博推荐结果。实验表明,此方法能有效地进行微博推荐。
【作者单位】： 西北师范大学计算机科学与工程学院;中国科学院计算技术研究所;浙江大学控制科学与工程系;
【关键词】： 用户兴趣模型 会话抽取 归一化割 非负矩阵分解 微博推荐
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61163039,61363058) 甘肃省教育厅资助项目(2013A-016,2013B-007) 甘肃省青年科技基金计划项目(145RJYA259) 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室开放基金资助项目(IIP2014-4)
【分类号】：TP391.1;TP393.092
【正文快照】： 随着移动互联网技术的不断进步和发展,产生了微博社交网络平台,它不仅可以扩大人际圈实现社会交往,更是获取最新资讯和各方评论信息的重要媒介。在此平台下,大量用户兴趣推荐算法应运而生,成为提供个性化信息服务的依据。其中构建合理的用户兴趣模型是进行推荐的重要前提。用

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前9条

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：924517