面向微博系统的实时个性化推荐
本文关键词：面向微博系统的实时个性化推荐
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【摘要】：社交网络服务需要响应用户实时、连续、个性化的服务需求.然而,目前多数社交网络服务并未充分考虑用户的个性化服务需求.由于社交网络中海量的数据更新使得提供实时个性化服务成为一项相对艰巨的任务.文中基于LDA主题模型推断微博的主题分布和用户的兴趣取向,提出了微博系统上用户感兴趣微博的实时推荐方法,以响应用户实时、连续和个性化的服务请求,在真实数据集上的实验结果验证了文中提出的方法的有效性和高效性.
【作者单位】： 华东师范大学软件学院上海市高可信计算重点实验室;复旦大学上海市智能信息处理重点实验室;
【关键词】： 实时推荐 个性化推荐 LDA 社交网络 微博
【基金】：国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金(2012CB316203) 家自然科学基金(61070052,61033007)资助
【分类号】：TP393.092;TP391.3
【正文快照】： 1引言近几年来,社会网络服务(Social NetworkServices,SNS)已经发展成为互联网新兴媒体中一类重要的服务,例如Facebook①、Foursquare②、Twitter③、YouTube④、新浪微博⑤以及优酷⑥等,这些社会网络服务对各行各业均产生了重大的影响.社交网络服务需要为海量的用户群体实时
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前8条
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中国博士学位论文全文数据库 前6条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 史e，
本文编号：956763
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