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基于超图随机游走标签扩充的微博推荐方法.pdf
基于超图随机游走标签扩充的微博推荐方法.pdf
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一种基于标签关联关系的微博推荐方法
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通过分析微博特点及现有微博推荐发现算法的缺陷,提出一种新的微博推荐方法。采用标签检索策略对未加标签和标签较少的用户进行加标,构建用户-标签矩阵,得到用户-标签权重并利用标签信息表征用户兴趣。为解决该矩阵中高维稀疏的问题,通过挖掘标签间的关联关系,继而更新用户-标签矩阵,获得最终的用户兴趣并进行相关推荐。实验结果表明,与忽略标签间关系的微博推荐方法相比,该推荐方法能够更有效地进行微博推荐。
一种基于标签概率相关性的微博推荐方法
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向微博用户推荐对其有价值和感兴趣的内容,是改善用户体验的重要途径。通过分析微博的特点以及现有微博推荐算法的缺陷,利用标签信息表征用户兴趣,提出一种基于标签概率相关性的微博推荐方法LPCMR。首先,该方法利用标签之间的概率相关性,构造标签相似性矩阵。然后通过相关性标签权重加权方案,加强标签权重,构建用户-标签矩阵。针对用户标签矩阵稀疏的问题!采用标签相似性矩阵对用户-标签矩阵进行更新,使该矩阵既包含
基于标签概率相关的微博推荐方法
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为了改善用户的体验,有必要为用户推荐有价值和有趣的内容。 通过分析微博特征和现有微博推荐算法的不足,提出了一种基于标签概率相关的微博推荐方法。 首先,我们的方法利用标签之间的概率相关性来构建标签相似度矩阵。 然后,基于相关性加权方案来增加针对每个用户的标签的权重,并且可以构建用户标签矩阵。 使用标签相似度矩阵更新矩阵,该相似度矩阵既包含用户兴趣信息,又包含标签与标签之间的关系。 实验结果表明,该算
论文研究-基于用户扩展兴趣的微博推荐方法.pdf
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为解决微博用户兴趣提取不准确的问题,提出一种基于用户扩展兴趣的微博推荐方法。该方法将用户个体兴趣与关联兴趣结合为用户扩展兴趣进行微博推荐。其中,用户个体兴趣从用户标签、发布微博及交互微博中提取;用户关联兴趣通过用户与其关注用户间的关注关系强度、交互频繁程度和个体兴趣相似度获取。最后,计算用户扩展兴趣与待推荐微博的相似度,对相似度降序排列产生推荐列表。实验结果表明,新方法较传统方法更具有效性和准确性
论文研究-基于用户标签的微博推荐算法.pdf
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为了解决推荐算法中用户标签稀疏、推荐准确度不高的问题,提出了一种基于用户标签的微博推荐算法。利用TextRank排序方法提取用户发布微博中的关键词,并对该关键词进行扩展,将其作为表示用户兴趣的标签;再根据微博的效应函数和生命周期形成待推荐的微博列表,计算用户标签及其同义词在待推荐微博列表中出现的次数,将出现次数较多的TOP-k条微博推荐给用户。通过实验验证,该算法能够有效地解决用户标签的稀疏性问题
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