本文選題：動(dòng)態(tài)興趣 + 社交網(wǎng)絡(luò)　； 參考：《電子學(xué)報(bào)》2017年04期

【摘要】：針對(duì)為微博用戶推薦符合其興趣取向的個(gè)性化微博信息的問(wèn)題,結(jié)合LDA主題模型,提出了一種基于用戶動(dòng)態(tài)興趣和社交網(wǎng)絡(luò)(DISN)的微博推薦方法.DISN方法首先引入時(shí)間函數(shù),推斷出用戶的興趣向量,通過(guò)對(duì)新發(fā)布的微博數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行聚類(lèi)分組,以用戶興趣向量篩選與用戶最匹配的分組,隨后以網(wǎng)格索引的形式對(duì)選定的分組中微博進(jìn)行查詢,計(jì)算微博發(fā)布者被目標(biāo)用戶關(guān)注的可能性并進(jìn)行排序,最終形成推薦列表.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了DISN方法較之傳統(tǒng)方法更具有效性和高效性.
[Abstract]:Aiming at the problem of recommending personalized Weibo information according to their interest orientation for Weibo users, this paper proposes a Weibo recommendation method based on user dynamic interest and Social Network (DISN), which firstly introduces the time function. The user's interest vector is inferred, the newly published Weibo data content is grouped by clustering, the user's interest vector is used to filter the most matched group, and then the Weibo in the selected group is queried in the form of grid index. Calculate the likelihood that the Weibo publisher will be noticed by the target user and sort it to form a list of recommendations. Experiments show that the DISN method is more effective and efficient than the traditional method.
【作者單位】： 南京工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;中國(guó)人民解放軍73677部隊(duì);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61203072) 江蘇省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(社會(huì)發(fā)展)(No.BE2015697)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3

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10 路榮;張e，

本文編號(hào)：2067303