本文關(guān)鍵詞：融合用戶興趣模型與會話抽取的微博推薦方法

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【摘要】：針對傳統(tǒng)推薦方法在短文本處理方面的不足,提出一種基于用戶興趣模型與會話抽取算法的微博推薦方法。該方法應用基于歸一化割加權(quán)NMF的微博用戶興趣模型獲取用戶—主題矩陣,產(chǎn)生用戶感興趣的微博主題,結(jié)合基于Single-Pass聚類模型的會話在線抽取算法SPFC(single-pass based on frequency and correlation)獲取微博的會話隊列,并與用戶感興趣的微博主題進行相似度計算,最后得到實時的微博推薦結(jié)果。實驗表明,此方法能有效地進行微博推薦。
【作者單位】： 西北師范大學計算機科學與工程學院;中國科學院計算技術(shù)研究所;浙江大學控制科學與工程系;
【關(guān)鍵詞】： 用戶興趣模型 會話抽取 歸一化割 非負矩陣分解 微博推薦
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61163039,61363058) 甘肅省教育廳資助項目(2013A-016,2013B-007) 甘肅省青年科技基金計劃項目(145RJYA259) 中國科學院計算技術(shù)研究所智能信息處理重點實驗室開放基金資助項目(IIP2014-4)
【分類號】：TP391.1;TP393.092
【正文快照】： 隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷進步和發(fā)展,產(chǎn)生了微博社交網(wǎng)絡平臺,它不僅可以擴大人際圈實現(xiàn)社會交往,更是獲取最新資訊和各方評論信息的重要媒介。在此平臺下,大量用戶興趣推薦算法應運而生,成為提供個性化信息服務的依據(jù)。其中構(gòu)建合理的用戶興趣模型是進行推薦的重要前提。用

【共引文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：924517