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题名基于超图随机游走标签扩充的微博推荐方法
被引量：13
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作者
马慧芳
张迪
赵卫中
史忠植
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机构
西北师范大学计算机科学与工程学院
广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学)
华中师范大学计算机学院
中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第11期3397-3412,共16页
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基金
国家自然科学基金(61762078,61363058,61762079)
中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室开放基金(IIP2014-4)
广西可信软件重点实验室研究课题(kx201910)~~
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文摘
向微博用户推荐对其有价值和感兴趣的内容,是改善用户体验的重要途径.通过分析微博特点以及现有微博推荐算法的缺陷,利用标签信息表征用户兴趣,提出一种结合标签扩充与标签概率相关性的微博推荐方法.首先,考虑到大部分微博用户未给自己添加任何标签或添加标签过少,视用户发布微博为超边,微博中的词视为超点来构建超图,并以一定的加权策略对超边和超点进行加权,通过在超图上随机游走,得到一定数量的关键词,对微博用户标签进行扩充;然后,采用相关性标签权重加权方案构建用户-标签矩阵,利用标签之间的概率相关性,构造标签相似性矩阵,对用户-标签矩阵进行更新,使该矩阵既包含用户兴趣信息,又包含标签与标签之间的关系.以新浪微博公开API抓取的微博信息作为实验数据进行了一系列的实验和分析,结果表明,该推荐算法具有较好的效果.
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关键词
超图
随机游走
标签扩充
概率相关性
用户-标签矩阵
微博推荐
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Keywords
hypergraph
random walk
label expansion
probability correlation
user-tag matrix
microblog recommendation
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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