基于User Profile的微博用户推荐

摘要：

传统微博用户推荐算法采用的数据来源单一,模型简单,导致推荐准确率不高.针对这一问题,本文提出一种基于标签的User Profile推荐算法,根据微博数据的特点,深入研究“微博文本”、“标签”、“社交关系”和“用户自身基本信息”等因素对微博个性化推荐的影响,通过训练LDA主题模型和SVM分类器将它们转换为标签,并赋予权重来描述用户兴趣,进行用户推荐以提高推荐准确性.实验结果表明,与传统VSM模型方法相比,该算法进行用户推荐效果更佳.

关键词：微博、标签、User Profile、用户推荐

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：76-80,86