本文選題：用戶興趣 + 相似性��； 參考：《計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索》2017年07期

【摘要】：針對(duì)目前研究微博用戶興趣變化時(shí),只考慮用戶興趣的易變性而忽略了用戶興趣持久性的問(wèn)題,提出了基于用戶興趣相似性的用戶關(guān)系預(yù)測(cè)算法。將用戶興趣分為短期興趣和長(zhǎng)期興趣,用戶的文本信息表征為短期興趣,用戶的標(biāo)簽表征為長(zhǎng)期興趣。根據(jù)長(zhǎng)短期興趣的特征,采用頻率統(tǒng)計(jì)和多階量化的方法度量用戶興趣度并更新用戶興趣狀態(tài)。最后通過(guò)余弦相似性指標(biāo)計(jì)算用戶間的興趣相似度來(lái)預(yù)測(cè)用戶關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠準(zhǔn)確描述用戶興趣,提高用戶關(guān)系預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
[Abstract]:Considering the variability of user interest and ignoring the persistence of user interest, a user relationship prediction algorithm based on similarity of user interest is proposed in this paper.The user's interest is divided into short-term interest and long-term interest. The user's text information is expressed as short-term interest and the user's label is expressed as long-term interest.According to the characteristics of short and long term interest, frequency statistics and multi-order quantization are used to measure user interest and update user interest state.Finally, the interest similarity between users is calculated by cosine similarity index to predict user relationship.Experimental results show that the algorithm can accurately describe user interest and improve the accuracy of user relationship prediction.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;重慶大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金No.61401051 重慶市科委基礎(chǔ)和前沿研究項(xiàng)目No.cstc2014jcyj A40039 重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目No.KJ1400402~~
【分類號(hào)】：TP391.1;TP393.092

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本文編號(hào)：1748026