一种基于标签关联关系的微博推荐方法

摘要：

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.

关键词：微博推荐、标签检索、用户-标签矩阵、用户-标签权重、标签关联关系

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61163039,61363058;甘肃省青年科技基金资助项目145RJYA259;甘肃省自然科学研究基金资助项目145RJZA232;西北师范大学2013年度青年教师科研能力提升计划基金资助项目NWNU-LKQN-12-23;中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室开放基金资助项目IIP2014-4

在线出版日期：2016-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：197-201,208