-
题名基于主题模型分析与用户长短兴趣的活动推荐
被引量：8
- 1
-
-
作者
高泽锋
王邦
徐明华
-
机构
华中科技大学电子信息与通信学院
华中科技大学新闻与信息传播学院
-
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018年第4期625-630,共6页
-
基金
国家社科基金青年项目(14CXW018)资助
-
文摘
针对活动社交网络中如何为用户进行个性化活动推荐的问题,结合LDA主题模型分析,提出了一种结合用户长短期兴趣建模的活动推荐方法.算法引入了时间函数与行为权重,根据用户的历史行为记录,分别计算用户的长短兴趣模型,然后采用长兴趣模型匹配活动类别,选取高匹配度的前三类活动后,再利用短兴趣模型对所匹配活动类别中的活动进一步筛选,得到每类活动与用户短兴趣模型匹配度较高的K个活动,最后汇总排序后选取相似值较高的K个活动形成推荐结果.爬取了豆瓣活动网站的实际数据进行实验,结果验证了该算法的有效性和高效性.
-
关键词
主题模型分析
长短期兴趣建模
个性化活动推荐
基于活动的社交网络
-
Keywords
topic model analysis
long-term and short-term interest
personalized event recommendation
event-based social networks
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
