基于情感加权关联规则的微博推荐研究

李铁军; 颜端武; 杨雄飞

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基于情感加权关联规则的微博推荐研究

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【目的】结合用户访问历史数据,向用户推荐其感兴趣的微博,进一步提高用户体验和服务效果。【方法】对用户的微博评论历史行为进行关联规则挖掘,得到所有被评论微博的频繁1-项集;运用情感词典计算微博评论文本的情感强度,将情感强度超过阈值的微博生成新的频繁1-项集,继续进行关联规则挖掘,将强关联规则用于微博推荐。【结果】相较于单纯关联规则推荐、基于内容相似推荐的基准推荐算法,本文方法在准确率、覆盖率和F值评价指标上均有10%左右提升。【局限】实验中对于参数的取值较为粗略,可能导致无法得到最优参数。【结论】基于情感加权关联规则的微博推荐方法可以更好地进行微博推荐。

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来源
《现代图书情报技术》 |2020年第4期|27-33|共7页
作者
李铁军; 颜端武; 杨雄飞;
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作者单位

南京理工大学经济管理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类检索机;
关键词
关联规则; 情感分析; 情感加权; 微博推荐;

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