本文關(guān)鍵詞：融合用戶興趣模型與會(huì)話抽取的微博推薦方法

  更多相關(guān)文章： 用戶興趣模型 會(huì)話抽取 歸一化割 非負(fù)矩陣分解 微博推薦

【摘要】：針對(duì)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(huì)話抽取算法的微博推薦方法。該方法應(yīng)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(huì)話在線抽取算法SPFC(single-pass based on frequency and correlation)獲取微博的會(huì)話隊(duì)列,并與用戶感興趣的微博主題進(jìn)行相似度計(jì)算,最后得到實(shí)時(shí)的微博推薦結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明,此方法能有效地進(jìn)行微博推薦。
【作者單位】： 西北師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所;浙江大學(xué)控制科學(xué)與工程系;
【關(guān)鍵詞】： 用戶興趣模型 會(huì)話抽取 歸一化割 非負(fù)矩陣分解 微博推薦
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61163039,61363058) 甘肅省教育廳資助項(xiàng)目(2013A-016,2013B-007) 甘肅省青年科技基金計(jì)劃項(xiàng)目(145RJYA259) 中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金資助項(xiàng)目(IIP2014-4)
【分類號(hào)】：TP391.1;TP393.092
【正文快照】： 隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷進(jìn)步和發(fā)展,產(chǎn)生了微博社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái),它不僅可以擴(kuò)大人際圈實(shí)現(xiàn)社會(huì)交往,更是獲取最新資訊和各方評(píng)論信息的重要媒介。在此平臺(tái)下,大量用戶興趣推薦算法應(yīng)運(yùn)而生,成為提供個(gè)性化信息服務(wù)的依據(jù)。其中構(gòu)建合理的用戶興趣模型是進(jìn)行推薦的重要前提。用

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前9條

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5 游蘭;張海兵;桂志鵬;胡凱;吳華意;;一種時(shí)區(qū)聚類協(xié)同過濾的空間信息服務(wù)質(zhì)量預(yù)測(cè)[J];測(cè)繪科學(xué);2015年05期

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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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6 段建勇;魏曉亮;張梅;徐驥超;;基于網(wǎng)絡(luò)日志的用戶興趣模型構(gòu)建[J];情報(bào)科學(xué);2013年09期

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9 費(fèi)洪曉;戴弋;穆s，

本文編號(hào)：924517