用户兴趣相似性度量的关系预测算法

摘要：

针对目前研究微博用户兴趣变化时,只考虑用户兴趣的易变性而忽略了用户兴趣持久性的问题,提出了基于用户兴趣相似性的用户关系预测算法.将用户兴趣分为短期兴趣和长期兴趣,用户的文本信息表征为短期兴趣,用户的标签表征为长期兴趣.根据长短期兴趣的特征,采用频率统计和多阶量化的方法度量用户兴趣度并更新用户兴趣状态.最后通过余弦相似性指标计算用户间的兴趣相似度来预测用户关系.实验结果表明,该算法能够准确描述用户兴趣,提高用户关系预测的准确性.

关键词：用户兴趣、相似性、多阶量化、关系预测

所属期刊栏目：11

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No. 61401051;the Foundation and Frontier Research Project of Chongqing Science and Technology Commission under Grant No. cstc2014jcyjA40039;the Science and Technology Research Project of Chongqing Municipal Education Committee under Grant No. KJ1400402

在线出版日期：2017-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1068-1079