基于User Profile的微博用户推荐

• 作者: 康亚如 蒋宗礼
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 标签 User Profile 用户推荐
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 76-80,86
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.10.016

摘要

传统微博用户推荐算法采用的数据来源单一,模型简单,导致推荐准确率不高.针对这一问题,本文提出一种基于标签的User Profile推荐算法,根据微博数据的特点,深入研究“微博文本”、“标签”、“社交关系”和“用户自身基本信息”等因素对微博个性化推荐的影响,通过训练LDA主题模型和SVM分类器将它们转换为标签,并赋予权重来描述用户兴趣,进行用户推荐以提高推荐准确性.实验结果表明,与传统VSM模型方法相比,该算法进行用户推荐效果更佳.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋宗礼	北京工业大学信息学部	103	997	17.0	27.0
2	康亚如	北京工业大学信息学部	1	4	1.0	1.0