基于非负矩阵分解的用户话题兴趣度算法

• 作者: 张恩德 张昱 张翼飞 高克宁
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 在线社会网络 用户话题兴趣度 非负矩阵分解 传播网络
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 专栏·Web信息系统及应用
• 页码范围: 1577-1580,1704
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5083字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn1672-9722.2014.09.009

摘要

Web媒体被公认为继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”.而Web2.0的迅速普及,又使当今的Web媒体呈现了一种“自媒体”形式,即每个用户既是信息的接受者,也是信息发布者和信息转发者,在信息传递过程中,用户与用户互动,影响信息传播的进程.用户本身的特性对于传播有很大影响,信息传播依赖于用户个体的行为模式.因此,需要对用户和传播话题之间的关系进行建模,来度量用户对某个话题的感兴趣程度.论文提出了有效的算法来对用户进行感兴趣的话题推荐,该算法基于非负矩阵分解理论,分析用户发表过的内容,将用户感兴趣的话题推荐给该用户.该文针对研究小组下载的真实数据集-科学网数据集进行实验分析,实验结果表明算法能够有效地将用户感兴趣的话题推荐给用户.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高克宁	东北大学计算中心	33	239	6.0	14.0
2	张翼飞		10	22	2.0	4.0
3	张恩德	东北大学计算中心	10	41	4.0	6.0
4	张昱	东北大学计算中心	19	80	5.0	8.0