本文選題：微博 + 信息流��； 參考：《情報(bào)雜志》2013年11期

【摘要】：微博客類社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)媒介中用戶發(fā)布的社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)信息流,已經(jīng)成為用戶獲取信息的主要信息源,但時(shí)間線排序法及現(xiàn)有研究與應(yīng)用尚不足以解決"信息泛濫"與用戶"信息饑渴"之間的矛盾。在分析現(xiàn)有微博客信息流推薦模式的基礎(chǔ)上,將微博客用戶動(dòng)機(jī)分為獲取社交類信息、學(xué)習(xí)類信息和公共信息三大類,構(gòu)建了由主題相關(guān)性、關(guān)系強(qiáng)度和信任三個(gè)維度協(xié)同推薦的基于用戶動(dòng)機(jī)的微博客信息流推薦模型。以新浪微博"智能排序"為例,對(duì)基于用戶動(dòng)機(jī)的微博客信息流個(gè)性化推薦服務(wù)進(jìn)行改進(jìn)。
[Abstract]:The social network information flow issued by users in the social network media of Weibo has become the main information source for users to obtain information. But the time line sorting method and the existing research and application are not enough to solve the contradiction between "information overflowing" and "information hunger". Based on the analysis of the existing Weibo guest information flow recommendation model, the micro-blog user motivation is divided into three categories: social information, learning information and public information. A collaborative recommendation model for Weibo guest information flow based on user motivation with three dimensions of relationship strength and trust. Taking Sina Weibo "Intelligent sort" as an example, the personalized recommendation service of Weibo guest information flow based on user motivation is improved.
【作者單位】： 重慶醫(yī)科大學(xué)信息管理系;
【分類號(hào)】：TP393.092

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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1 高e，

本文編號(hào)：1925356