發(fā)布時(shí)間：2017-10-29 13:17

  本文關(guān)鍵詞：基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微博用戶興趣預(yù)測(cè)模型

  更多相關(guān)文章： 微博 鄰居節(jié)點(diǎn) 長(zhǎng)期興趣 短期興趣 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測(cè)算法

【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有用戶興趣預(yù)測(cè)模型未考慮鄰居節(jié)點(diǎn)影響、長(zhǎng)期興趣與短期興趣的區(qū)分等不足,提出一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微博用戶興趣預(yù)測(cè)模型,增強(qiáng)微博興趣預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度,提高商品與服務(wù)推薦效率。該模型將用戶興趣分成長(zhǎng)期興趣和短期興趣,綜合考慮目標(biāo)用戶固有興趣和鄰居用戶對(duì)目標(biāo)用戶的興趣影響,在此基礎(chǔ)上采用具有良好學(xué)習(xí)能力、唯一逼近性特點(diǎn)的正則化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)用戶興趣進(jìn)行預(yù)測(cè)。在騰訊微博數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)中,對(duì)用戶長(zhǎng)期與短期興趣預(yù)測(cè)的偏差分別為4.31%、14.53%,偏差方差分別為0.31、48.12,仿真結(jié)果表明該模型較已有的興趣預(yù)測(cè)算法具有更好的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性。
【作者單位】： 國(guó)家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 微博 鄰居節(jié)點(diǎn) 長(zhǎng)期興趣 短期興趣 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測(cè)算法
【基金】：國(guó)家科技支撐資助項(xiàng)目(2014BAH30B01)
【分類號(hào)】：TP183;TP393.092
【正文快照】： 0引言近年來,以微博為代表的自媒體快速發(fā)展,這些自媒體采用用戶到用戶的消息推送方式,媒體內(nèi)容包含著用戶大量的個(gè)人偏好等信息,而基于關(guān)鍵字的無(wú)差別服務(wù)的搜索引擎、門戶網(wǎng)站、專業(yè)數(shù)據(jù)網(wǎng)站,針對(duì)用戶個(gè)性化行為分析,利用較少。深入挖掘用戶的個(gè)人信息,對(duì)提高網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷、輿情

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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3 王星星;基于網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)的個(gè)性化情報(bào)推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];華中師范大學(xué);2014年

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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【相似文獻(xiàn)】

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6 李致;知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)中的用戶興趣挖掘與推薦[D];北京交通大學(xué);2013年

7 馮子威;用戶興趣建模的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

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本文編號(hào)：1113143