基于用户兴趣和推荐信任域的微博推荐

摘要：

向用户推荐其感兴趣的微博,是改善用户体验的重要途径.为使推荐的微博更加符合用户的兴趣和品味,提出的微博推荐方法不仅考虑用户自身的特点,而且还考虑所在社区对微博的评价.在技术实现上,采用支持向量机进行文本分类,以便发现用户的兴趣偏好;通过多维Newman算法进行用户社区的发现,并将社区视为推荐信任域.最后采用改进的协同过滤算法综合用户兴趣偏好和推荐信任域进行微博推荐,以此提高微博推荐的质量.实验结果表明,提出的微博推荐方法是切实有效的.

关键词：微博推荐、协同过滤、推荐信任域、用户兴趣发现

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资助基金：国家自然科学基金资助项目61370139;网络文化与数字传播北京市重点实验室基金资助项目ICDD201309;北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划基金资助项目No.IDHT20130519The National Natural Science Foundation of China61370139;Beijing Key Laboratory of Internet Culture and Digital Dissemination ResearchICDD201309;The Project of Construction of Innovative Teams and Teacher Career Development for Universities and Colleges Under Beijing MunicipalityIDHT20130519

在线出版日期：2015-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：7-14