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内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号 邮编: 010021
作者机构:北京信息科技大学计算机学院北京100101 网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101
出 版 物:《电信科学》 (Telecommunications Science)
年 卷 期:2015年第31卷第1期
页 面:7-14页
学科分类:12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
基 金:国家自然科学基金资助项目(No.61370139) 网络文化与数字传播北京市重点实验室基金资助项目(No.ICDD201309) 北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划基金资助项目(No.IDHT20130519)
摘 要:向用户推荐其感兴趣的微博,是改善用户体验的重要途径。为使推荐的微博更加符合用户的兴趣和品味,提出的微博推荐方法不仅考虑用户自身的特点,而且还考虑所在社区对微博的评价。在技术实现上,采用支持向量机进行文本分类,以便发现用户的兴趣偏好;通过多维Newman算法进行用户社区的发现,并将社区视为推荐信任域。最后采用改进的协同过滤算法综合用户兴趣偏好和推荐信任域进行微博推荐,以此提高微博推荐的质量。实验结果表明,提出的微博推荐方法是切实有效的。