期刊专题

10.11896/j.issn.1002-137X.2018.09.042

实时个性化微博推荐系统

引用
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.

社交网络、微博、RPM、PS推荐模型、推荐系统

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TP319(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金资助项目61202227 ,61602004 ,安徽高校自然科学研究项目KJ2018A0013

2018-10-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共8页

253-259,265

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

45

2018,45(9)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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