用户兴趣相似性度量的关系预测算法

发布时间：2018-04-14 06:07

  本文选题：用户兴趣 + 相似性　； 参考：《计算机科学与探索》2017年07期

【摘要】：针对目前研究微博用户兴趣变化时,只考虑用户兴趣的易变性而忽略了用户兴趣持久性的问题,提出了基于用户兴趣相似性的用户关系预测算法。将用户兴趣分为短期兴趣和长期兴趣,用户的文本信息表征为短期兴趣,用户的标签表征为长期兴趣。根据长短期兴趣的特征,采用频率统计和多阶量化的方法度量用户兴趣度并更新用户兴趣状态。最后通过余弦相似性指标计算用户间的兴趣相似度来预测用户关系。实验结果表明,该算法能够准确描述用户兴趣,提高用户关系预测的准确性。
[Abstract]:Considering the variability of user interest and ignoring the persistence of user interest, a user relationship prediction algorithm based on similarity of user interest is proposed in this paper.The user's interest is divided into short-term interest and long-term interest. The user's text information is expressed as short-term interest and the user's label is expressed as long-term interest.According to the characteristics of short and long term interest, frequency statistics and multi-order quantization are used to measure user interest and update user interest state.Finally, the interest similarity between users is calculated by cosine similarity index to predict user relationship.Experimental results show that the algorithm can accurately describe user interest and improve the accuracy of user relationship prediction.
【作者单位】： 重庆邮电大学通信与信息工程学院;重庆大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金No.61401051 重庆市科委基础和前沿研究项目No.cstc2014jcyj A40039 重庆市教委科学技术研究项目No.KJ1400402~~
【分类号】：TP391.1;TP393.092

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