一种基于标签关联关系的微博推荐方法

• 作者: 李晓红 贾美惠子 马慧芳 鲁小勇
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 微博推荐 标签检索 用户-标签矩阵 用户-标签权重 标签关联关系
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 197-201,208
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4481字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.04.035

摘要

通过分析微博特点及现有微博推荐发现算法的缺陷,提出一种新的微博推荐方法.采用标签检索策略对未加标签和标签较少的用户进行加标,构建用户-标签矩阵,得到用户-标签权重并利用标签信息表征用户兴趣.为解决该矩阵中高维稀疏的问题,通过挖掘标签间的关联关系,继而更新用户-标签矩阵,获得最终的用户兴趣并进行相关推荐.实验结果表明,与忽略标签间关系的微博推荐方法相比,该推荐方法能够更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
2	李晓红	西北师范大学计算机科学与工程学院	22	136	6.0	11.0
3	鲁小勇	西北师范大学计算机科学与工程学院	18	80	5.0	8.0
4	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