一种基于标签关联关系的微博推荐方法

发布时间：2017-12-05 22:23

  本文关键词：一种基于标签关联关系的微博推荐方法

  更多相关文章： 微博推荐 标签检索 用户-标签矩阵 用户-标签权重 标签关联关系

【摘要】：通过分析微博特点及现有微博推荐发现算法的缺陷,提出一种新的微博推荐方法。采用标签检索策略对未加标签和标签较少的用户进行加标,构建用户-标签矩阵,得到用户-标签权重并利用标签信息表征用户兴趣。为解决该矩阵中高维稀疏的问题,通过挖掘标签间的关联关系,继而更新用户-标签矩阵,获得最终的用户兴趣并进行相关推荐。实验结果表明,与忽略标签间关系的微博推荐方法相比,该推荐方法能够更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;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61163039,61363058) 甘肃省青年科技基金资助项目(145RJYA259) 甘肃省自然科学研究基金资助项目(145RJZA232) 西北师范大学2013年度青年教师科研能力提升计划基金资助项目(NWNU-LKQN-12-23) 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】：TP391.3
【正文快照】： 1概述作为Web 2.0时代的典型代表,微博在近年得到了迅猛的发展和广泛的应用。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。如何在此平台为用户提供个性化服务并筛选出高质量的内容,有效降低用户获取有用信息的成本变得非常重要,而准确发现用

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本文编号：1256415