基于文本集密度的社交媒体软件内容推荐系统设计研究

摘要：

针对传统的推荐系统中由于人工分配推荐内容权重导致的推荐内容单一的问题,提出基于文本集密度的社交媒体软件内容推荐系统设计研究.在硬件设计上,以FPGA作为系统硬件加速的核心,通过PCIE接口将其与服务器相连接,将FPGA的指令缓冲区作为控制数据访问和计算单元使用;在软件设计上,以空间文本信息作为对象,采用密度聚类的方式检索空间文本内容,生成推荐内容结果集,提前训练用户主题,根据用户ID实时向用户推荐内容.至此,系统设计完成.实验结果表明,设计的基于文本集密度的社交媒体软件内容推荐系统中与关键词实体相似的实体集概率高,推荐内容权重分配合理,能够向用户提供内容丰富的社交媒体相关信息.

关键词：社交媒体软件、内容推荐系统、文本集密度、硬件设计、软件设计、内容检索、实验分析

所属期刊栏目：44

分类号：TN911⁃34;TP319

资助基金：辽宁省自然科学基金20180550282

在线出版日期：2021-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：73-77