实时个性化微博推荐系统

• 作者: 刘慧婷 程雷 赵鹏 郭孝雪
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 社交网络 微博 RPM PS推荐模型 推荐系统
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 253-259,265
• 页数: 8页
• 分类号: TP319
• 字数: 8236字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2018.09.042

摘要

目前很多社交网络服务对用户的个性化需求考虑得不充分,并且社交网络服务由于需要处理海量数据而难以保障服务的实时性.为了实时响应用户在微博推荐中的个性化请求,提高推荐的效率和质量,提出了一种基于LDA主题模型和KL散度相结合的RPM PS微博推荐模型.RPM PS推荐模型不但通过文档-主题概率分布矩阵获得了用户信息与待推荐微博的主题相似性,而且还通过文档-词来对词频概率进行统计,从而获得用户信息与待推荐微博的内容相似性.最后,基于RPM PS推荐模型构建实时个性化微博推荐系统,并在数据处理过程中对微博进行过滤以缩短系统的响应时间.通过真实数据集验证了系统可较好地满足用户的实时个性化需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵鹏	安徽大学计算机科学与技术学院	61	683	15.0	24.0
2	刘慧婷	安徽大学计算机科学与技术学院	64	1093	15.0	31.0
3	程雷	安徽大学计算机科学与技术学院	4	8	2.0	2.0
4	郭孝雪	安徽大学计算机科学与技术学院	2	8	2.0	2.0