一种基于社区发现的微博个性化推荐算法

• 作者: 佟玲玲 张仰森 李超逸
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 微博推荐算法 用户模型 社区发现 效用函数
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 页码范围: 40-44
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对微博文本,着重了考虑用户的兴趣方向、用户之间的信任传递、时间因子、社交网络等对个性化推荐结果的影响,提出了一种基于社区发现的微博推荐算法.通过改进用户建模方法,有效利用微博平台的社交网络,运用时间因子优化微博推荐效用函数,完成对用户个性化微博内容的推荐.通过在真实的微博数据上与现有的其他算法进行对比,该方法具有很好的推荐效果,具有更高的准确性和新颖性,并分析了参数的选择对推荐效果的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张仰森	北京信息科技大学智能信息研究所	104	721	15.0	23.0
2	李超逸	北京信息科技大学智能信息研究所	3	3	1.0	1.0
3	佟玲玲		5	48	4.0	5.0