论文研究-融合用户兴趣模型与会话抽取的微博推荐方法.pdf

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文件名称：论文研究-融合用户兴趣模型与会话抽取的微博推荐方法.pdf
文件大小：1.25MB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 11:47:11
用户兴趣模型,会话抽取,归一化割,非负矩阵分解,微博推荐 针对传统推荐方法在短文本处理方面的不足，提出一种基于用户兴趣模型与会话抽取算法的微博推荐方法。该方法应用基于归一化割加权NMF的微博用户兴趣模型获取用户—主题矩阵，产生用户感兴趣的微博主题，结合基于Single-Pass 聚类模型的会话在线抽取算法SPFC（single-pass based on frequency and correlation）获取微博的会话队列，并与用户感兴趣的微博主题进行相似度计算，最后得到实时的微博推荐结果。实验表明，此方法能有效地进行微博推荐。