结合信任度与社会网络关系分析的微博推荐方法研究
随着微博网络的盛行,越来越多的微博信息困扰用户无法快速定位自己感兴趣的博文.为了解决微博信息过载问题,信息过滤、推荐和搜索等技术被应用于微博研究中.该文提出了一个综合信任模型、社会网络关系分析的综合推荐模型,应用LDA主题模型及矩阵分解技术推断微博的主题分布和用户的兴趣取向,实现微博的个性化推荐.通过实验验证,该方法能十分有效地解决个性化博文推荐问题.
信任度、社会网络、矩阵分解、微博、LDA
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61403156,61403155;江苏省科技项目BN2016065;江苏省海资院开放课题JSIMR201403;连云港市科技计划项目SH1507,CXY1530,CK1503,NYYQ1620;淮海工学院自然科学基金资助Z2014007,Z2014012
2017-06-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
146-153