本文選題：微博推薦 + 標(biāo)簽檢索　； 參考：《電子學(xué)報(bào)》2017年01期

【摘要】：通過(guò)分析微博特點(diǎn)及現(xiàn)有微博推薦算法的缺陷,提出一種融合了標(biāo)簽間關(guān)聯(lián)關(guān)系與用戶間社交關(guān)系的微博推薦方法.采用標(biāo)簽檢索策略對(duì)未加標(biāo)簽和標(biāo)簽較少的用戶進(jìn)行加標(biāo),構(gòu)建用戶-標(biāo)簽矩陣,得到用戶標(biāo)簽權(quán)重,為了解決該矩陣中稀疏的問(wèn)題,通過(guò)挖掘標(biāo)簽間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,繼而更新用戶-標(biāo)簽矩陣.考慮到多用戶之間社交關(guān)系對(duì)挖掘用戶興趣并進(jìn)行微博推薦的重要性,構(gòu)建用戶-用戶社交關(guān)系相似度矩陣,并與更新后的用戶-標(biāo)簽矩陣進(jìn)行迭代,得到最終的用戶興趣并進(jìn)行相關(guān)推薦.實(shí)驗(yàn)證明了該算法針對(duì)微博信息推薦是有效的.
[Abstract]:By analyzing the characteristics of Weibo and the shortcomings of existing Weibo recommendation algorithms, this paper proposes a Weibo recommendation method which combines the relationship between tags and social relationships between users. Label retrieval strategy is used to mark the users who are not tagged and less tagged. The user-label matrix is constructed and the user tag weight is obtained. In order to solve the sparse problem in the matrix, the association relationship between tags is mined. The user-label matrix is then updated. Considering the importance of multi-user social relationship in mining user interest and making Weibo recommendation, the similarity matrix of user-user social relationship is constructed and iterated with the updated user-label matrix. Get the final user interest and make related recommendations. Experiments show that the algorithm is effective for Weibo information recommendation.
【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;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61163039,No.61363058) 甘肅省科技廳青年基金(No.145RJYA259) 甘肅省自然科學(xué)基金(No.1506RJZA127) 中科院智能信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放課題(No.IIP2014-4)
【分類號(hào)】：TP393.092;TP391.3

【相似文獻(xiàn)】

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6 王波;唐常杰;段磊;尹佳;左R，

本文編號(hào)：2098548