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论文研究-帖立方微博主动推荐方案的设计与实现 .pdf
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帖立方微博主动推荐方案的设计与实现,郭振强,胡正名,伴随着微博客的快速发展和网民的急剧增加,使信息量以成倍的速度增长。如何在海量的信息中找出有用有价值的信息,提高微博客用户
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中国科技论文在线
帖立方微博主动推荐方案的设计与实现
郭振强
1
,胡正名
1
,辛阳
1
,蒋辉柏
2*
作者简介:郭振强(1986-),男,在读硕士研究生,主要研究方向:网络信息安全. E-mail:
sanyecao.123@163.com
(1. 北京邮电大学网络与信息攻防技术教育部重点实验室,北京 100876;
2. 北京安码科技有限公司,北京 100876)
摘要:伴随着微博客的快速发展和网民的急剧增加,使信息量以成倍的速度增长。如何在海
量的信息中找出有用有价值的信息,提高微博客用户的体验,是现在大多数微博客公司都面
临的一个关键问题。现有微博推荐技术大都是精确匹配,不足以使用户获得其所感兴趣的内
容。本文设计帖立方微博主动推荐方案解决用户在海量数据中找到自己感兴趣的内容,其中
采取空间换时间的策略设计了一种新的分词词典算法-分层词典设计算法。经试验证明能够
较准确的将用户感兴趣的内容推荐给用户,增强了用户体验。
关键词:个性化推荐;微博客;帖立方;主题推荐
the Design and Implementation of Micro-blog Active
Recommendation Based on the Scheme of Topic Cube
Guo Zhenqiang
1
, Hu Zhengming
1
, Xin Yang
1
, Jiang Huibo
2
(1. Key Laboratory of network and information attack and defense technology of Ministry of
Education,Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876;
2. Safe-Code Technology Co., Ltd. ,Beijing 100876)
Abstract: With the rapid development of Internet and dramatically increasing Internet users, the
amount of information grows exponentially. How to find the useful and valuable information in mass?
How to improve the user’s experience of micro-blog? Most micro-blog companies are now facing a
critical issue. Most of the existing micro-blog’s recommendation technology is an exact match, and it is
not enough to make the user get the content they are interested. In which the strategy space for time
taken to design a new word dictionary algorithm-hierarchical dictionary design algorithm. The test
proved to be more precise on recommending the content of interest to user, and enhance the user’s
experience.
Keywords:Personalized Recommendation;Micro-blog;Topic Cube;Topic recommendation
0 引言
近几年,微博客的出现对互联网的发展产生了巨大的影响。微博客在强化互联网即时性
内容传播的同时,也强化了互联网用户生产内容,强化了互联网互动性内容整合,强化了互
联网“关系型内容”,强化了互联网“内容型关系”,强化了互联网对“组织、行为和活动”
的协同作用,强化了互联网对传统媒体的冲击,强化了互联网对传统营销的冲击
[1]
。
在国外,微博客网站“twitter” 引发了全球互联网即时内容的大爆发。根据美国互联
网流量监测机构 comScore 日前发布的最新统计数据,2009 年 6 月期间,美国微型博客网站
twitter 全球独立访问用户量已达 4450万,比五月增长 19%,比去年同期的 290 万增长 1460%。
而 9 月的全球用户访问量则达到了 5840 万。在国内,中文微博客的发展也异常迅速,
MySpace9911、新浪、网易、豆瓣、搜狐等都也崛起迅速。上述这一切,足以引起对微博客
网站在互联网发展进程中的历史地位和作用的思考。
庞大的用户群所产生的微博客数据量必然是非常可观的,如何在海量数据中找到针对某
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