一种基于用户动态兴趣和社交网络的微博推荐方法

• 作者: 刘学军 李斌 章玮 陈杰
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 动态兴趣 社交网络 LDA 网格查询 个性化推荐 微博
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 898-905
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6622字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112

摘要

针对为微博用户推荐符合其兴趣取向的个性化微博信息的问题,结合LDA主题模型,提出了一种基于用户动态兴趣和社交网络(DISN)的微博推荐方法.DISN方法首先引入时间函数,推断出用户的兴趣向量,通过对新发布的微博数据内容进行聚类分组,以用户兴趣向量筛选与用户最匹配的分组,随后以网格索引的形式对选定的分组中微博进行查询,计算微博发布者被目标用户关注的可能性并进行排序,最终形成推荐列表.实验验证了DISN方法较之传统方法更具有效性和高效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李斌	南京工业大学计算机科学与技术学院	56	397	12.0	15.0
2	陈杰	南京工业大学计算机科学与技术学院	17	83	5.0	9.0
3	刘学军	南京工业大学计算机科学与技术学院	59	564	12.0	21.0