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题名面向微博用户的个性化推荐算法研究
被引量：7
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作者
周炜翔
张雯
杨博
柳毅
张琳
张仰森
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机构
北京信息科技大学智能信息处理研究所
国家计算机网络应急技术处理协调中心
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期60-66,73,共8页
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基金
国家自然科学基金“网络社交媒体中特定社会安全事件的侦测分析与态势评估研究”(61772081)。
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文摘
微博的个性化推荐对于提升用户体验和帮助用户及时、准确地获取信息具有重要意义。在分析微博用户行为模式的基础上,提出一种基于情景建模和卷积神经网络的微博个性化推荐模型。从时间和地域两个维度对用户进行情景建模,提取用户的时间情景模式和地域情景模式,同时给出情景模式相似度计算方法,对用户的情景模式进行扩展,捕捉用户感兴趣的情景模式倾向,在此基础上建立用户个性化情景模式库,采用卷积神经网络构建个性化微博推荐模型,实现微博用户的个性化推荐。实验结果表明,与ILCAUSR、RA-CD算法相比,该模型具有较好的推荐效果,相比于时间情景模型和地域情景模型,其平均绝对误差和平均用户满意度指标均达到最优效果。
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关键词
个性化推荐
情景建模
卷积神经网络
情景模式库
用户满意度
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Keywords
personalized recommendation
scenario modeling
Convolutional Neural Network(CNN)
scenario pattern library
user satisfaction
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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