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基于主题和多重信任关系的微博推荐方法研究

         
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摘要

[目的/意义]全面把握和理解用户兴趣偏好,准确为用户推荐相近兴趣领域的微博,是提升用户对微博平台依赖程度的关键.针对当前微博推荐方法存在的用户兴趣漂移、用户间信任关系利用不充分等导致的推荐质量不高的问题,提出了基于主题和多重信任关系的微博个性化推荐方法.[方法/过程]首先,利用HDP主题模型进行目标用户及其关注用户的主题挖掘,获取目标用户及其关注用户个体兴趣偏好;其次,通过计算目标用户及其关注用户的相似度和多重信任关系强度,获取目标用户群体兴趣偏好;第三,通过将目标用户个体兴趣偏好与群体兴趣偏好进行线性加权,得到目标用户对微博主题的综合兴趣度;最后,根据新发布微博的主题概率分布和目标用户对微博主题的综合兴趣度,计算目标用户对新微博的兴趣度并降序排列,得到前Top-N个推荐结果.[结果/结论]实验结果表明,该方法优于传统的推荐方法,充分利用了用户间的信任关系,能够有效解决用户兴趣漂移问题,提高了微博推荐的精准性和质量.

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