融合用户兴趣模型与会话抽取的微博推荐方法

• 作者: 姚伟 崔彤 贾美惠子 马慧芳
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 用户兴趣模型 会话抽取 归一化割 非负矩阵分解 微博推荐
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 2724-2728
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1|TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.09.038

摘要

针对传统推荐方法在短文本处理方面的不足，提出一种基于用户兴趣模型与会话抽取算法的微博推荐方法。该方法应用基于归一化割加权NMF的微博用户兴趣模型获取用户—主题矩阵，产生用户感兴趣的微博主题，结合基于Single-Pass 聚类模型的会话在线抽取算法SPFC（single-pass based on frequency and correlation）获取微博的会话队列，并与用户感兴趣的微博主题进行相似度计算，最后得到实时的微博推荐结果。实验表明，此方法能有效地进行微博推荐。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马慧芳	西北师范大学计算机科学与工程学院	59	520	12.0	21.0
3	贾美惠子	西北师范大学计算机科学与工程学院	4	40	3.0	4.0
6	姚伟	西北师范大学计算机科学与工程学院	3	11	2.0	3.0
7	崔彤	浙江大学控制科学与工程系	2	16	2.0	2.0