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基于LDA的微博用户实时个性化推荐算法
基于LDA的微博用户实时个性化推荐算法
作者:
邓丹君
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
微博
LDA
个性化推荐
摘要:
根据微博用户的行为,把微博文本数据分为三种:发布微博、转发微博和评论微博.在传统的LDA模型的基础上,建立一种基于微博类型的的LDA模型,该模型考虑到微博的类型,并且考虑用户兴趣的时间因素内容,可以增强对微博用户实时个性化推荐的准确性.通过实验的验证,所提出的方法对于微博用户实时个性化的效果良好.
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文献信息
篇名
基于LDA的微博用户实时个性化推荐算法
来源期刊
现代计算机
学科
关键词
微博
LDA
个性化推荐
年,卷(期)
2017,(14)
所属期刊栏目
研究与开发
研究方向
页码范围
30-33
页数
4页
分类号
字数
3135字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1007-1423.2017.14.006
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
邓丹君
湖北理工学院计算机学院
19
54
5.0
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引文网络
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微博
LDA
个性化推荐
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代计算机
主办单位:
中大控股
出版周期:
旬刊
ISSN:
1007-1423
CN:
44-1415/TP
开本:
16开
出版地:
广东省广州市
邮发代号:
46-121
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
11312
总下载数(次)
39
总被引数(次)
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