融合标签关联关系与用户社交关系的微博推荐方法

发布时间：2018-07-05 02:35

  本文选题：微博推荐 + 标签检索　； 参考：《电子学报》2017年01期

【摘要】：通过分析微博特点及现有微博推荐算法的缺陷,提出一种融合了标签间关联关系与用户间社交关系的微博推荐方法.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,为了解决该矩阵中稀疏的问题,通过挖掘标签间的关联关系,继而更新用户-标签矩阵.考虑到多用户之间社交关系对挖掘用户兴趣并进行微博推荐的重要性,构建用户-用户社交关系相似度矩阵,并与更新后的用户-标签矩阵进行迭代,得到最终的用户兴趣并进行相关推荐.实验证明了该算法针对微博信息推荐是有效的.
[Abstract]:By analyzing the characteristics of Weibo and the shortcomings of existing Weibo recommendation algorithms, this paper proposes a Weibo recommendation method which combines the relationship between tags and social relationships between users. Label retrieval strategy is used to mark the users who are not tagged and less tagged. The user-label matrix is constructed and the user tag weight is obtained. In order to solve the sparse problem in the matrix, the association relationship between tags is mined. The user-label matrix is then updated. Considering the importance of multi-user social relationship in mining user interest and making Weibo recommendation, the similarity matrix of user-user social relationship is constructed and iterated with the updated user-label matrix. Get the final user interest and make related recommendations. Experiments show that the algorithm is effective for Weibo information recommendation.
【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(No.61163039,No.61363058) 甘肃省科技厅青年基金(No.145RJYA259) 甘肃省自然科学基金(No.1506RJZA127) 中科院智能信息处理重点实验室开放课题(No.IIP2014-4)
【分类号】：TP393.092;TP391.3

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本文编号：2098548