摘要
本文在综合兴趣模型研究现状的基础上,结合微博数据集对微博用户的特征进行分析,建立微博用户兴趣模型,并提出基于微博用户兴趣模型的发现算法。实验结果表明,本文提出的算法能很好的发现微博用户的兴趣,提高推荐系统的质量。
Based on the research of user interest model, the feature of weibo user will be analyzed according to the weibo data collection, detection algorithm of weibo user interest model will be proposed. Experimental results indicate the algorithm we proposed performs better in detecting weibo user interest and enhances the quality of the recommendation system.
出处
《电信工程技术与标准化》
2012年第11期79-83,共5页
Telecom Engineering Technics and Standardization
基金
国家自然科学基金(No.61072057
61101119
61121001
61271019
60902051)
长江学者和创新团队发展计划资助(No.IRT1049)
国家科技重大专项(No.2011ZX03002-001-01
移动互联网总体架构研究)
关键词
微博
兴趣模型
特征分析
推荐系统
协同过滤
weibo
interest model
feature analysis
recommender system
collaborative filtering
