一种面向企业的行业微博信息推荐方法

• 作者: 吴雨龙 杨燕 王智军 黄涛
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 微博推荐 社交媒体分析 关键词提取 关键词扩展 行业微博 TextRank P-IOLog
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 85-90
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 字数: 7927字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.11.021

摘要

微博社交媒体营销的兴起使得快速准确地在微博中定位行业信息变得越来越重要。提出一种基于关键词的行业信息个性化推荐方法以帮助用户快速准确地获得行业相关信息。从基于行业用户历史微博的关键词提取与基于词语共现信息的关键词扩展两个角度生成行业关键词向量，关键词提取与扩展的结果将根据用户自定义权重进行线性合并。最后，据此合并向量对用户订阅微博进行相关度计算，为用户推荐相关信息。该方法在新浪微博平台上以若干具有代表性的企业微博数据进行实验，证明了方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄涛	中国科学院软件研究所软件工程技术研发中心	90	878	14.0	27.0
2	杨燕	中国科学院软件研究所软件工程技术研发中心	55	525	12.0	22.0
3	吴雨龙	中国科学院软件研究所软件工程技术研发中心	1	4	1.0	1.0
7	王智军		1	4	1.0	1.0