电信科学
電信科學
전신과학
TELECOMMUNICATIONS SCIENCE
2015年
1期
7-14
,共8页
微博推荐%协同过滤%推荐信任域%用户兴趣发现
微博推薦%協同過濾%推薦信任域%用戶興趣髮現
미박추천%협동과려%추천신임역%용호흥취발현
micro-blog recommendation%collaborative filtering%recommendation trust domain%user interest discovery
向用户推荐其感兴趣的微博,是改善用户体验的重要途径.为使推荐的微博更加符合用户的兴趣和品味,提出的微博推荐方法不仅考虑用户自身的特点,而且还考虑所在社区对微博的评价.在技术实现上,采用支持向量机进行文本分类,以便发现用户的兴趣偏好;通过多维Newman算法进行用户社区的发现,并将社区视为推荐信任域.最后采用改进的协同过滤算法综合用户兴趣偏好和推荐信任域进行微博推荐,以此提高微博推荐的质量.实验结果表明,提出的微博推荐方法是切实有效的.
嚮用戶推薦其感興趣的微博,是改善用戶體驗的重要途徑.為使推薦的微博更加符閤用戶的興趣和品味,提齣的微博推薦方法不僅攷慮用戶自身的特點,而且還攷慮所在社區對微博的評價.在技術實現上,採用支持嚮量機進行文本分類,以便髮現用戶的興趣偏好;通過多維Newman算法進行用戶社區的髮現,併將社區視為推薦信任域.最後採用改進的協同過濾算法綜閤用戶興趣偏好和推薦信任域進行微博推薦,以此提高微博推薦的質量.實驗結果錶明,提齣的微博推薦方法是切實有效的.
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