融合用户兴趣与信任的微博推荐

• 作者: 方献梅 高晓波
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 微博推荐 信任 ITFM
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 49-52
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 3162字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.181608

摘要

在微博社交网络中,微博用户每天针对热门新闻 、事件等生成众多微博内容,导致用户在大量内容中找到自己真正感兴趣的信息非常困难.因此,系统向用户推荐其感兴趣的微博,是改善用户体验的重要途径.提出一种新的模型因子分解机FM,以及综合考虑用户兴趣与信任因素的预测方法ITFM,以提高个性化微博推荐质量.通过在真实的数据集上进行模拟实验,结果表明,所提出的微博推荐方法在一定程度上提高了微博推荐准确度.ITFM方法能够有效解决信息过载问题,对改善用户体验具有较好的理论和实际意义.