文件名称:基于友邻-用户模型的微博主题推荐研究 (2013年)
文件大小:484KB
文件格式:PDF
更新时间:2024-05-26 12:51:21
自然科学 论文
在微博社交网络中,微博文本内容短小,主题覆盖较少,同时主题变化快,用户兴趣更新频繁。已有用户模型不能完全准确刻画微博用户变化的兴趣。友邻集由用户认知度高的群体组成,友邻集的主题兴趣可以全面反映目标用户的多样化兴趣。利用目标用户的友邻集,在本体用户模型上构建微博用户的友邻主题兴趣集,计算更新友邻主题兴趣度,提出友邻-用户模型的实现算法,实验表明,在微博社交网络平台中,友邻-用户模型的微博主题推荐精度要优于传统的用户模型。