《计算机应用研究》|Application Research of Computers

一种基于分层社交关系的微博推荐算法

Algorithm of micro-blog recommendation based on hierarchical social relationships

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作者 徐建民,申永平,吴树芳
机构 河北大学 网络空间安全与计算机学院;河北大学 管理学院
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摘要 针对现有微博推荐中未考虑分层关系对兴趣影响的问题,提出一种基于分层社交关系的微博推荐算法。首先基于时间窗口计算相对亲密强度与社交增长率来构建分层网络;其次在网络中量化影响力、吸引力、交互紧密度来挖掘目标用户潜在兴趣;然后依据短文本扩展策略获取目标用户显性兴趣;最后将潜在兴趣与显性兴趣融合,计算融合兴趣与待推荐微博的相似度实现推荐。实验结果表明,与经典的微博推荐方法相比,该算法在准确率、召回率、F值、MRR上均优于其他方法,最高提高了14.73%。由实验结果可知,综合考虑潜在兴趣和显性兴趣可以提高微博推荐效果。
关键词 分层;社交;潜在兴趣;显性兴趣;推荐
基金项目 国家社会科学基金资助项目(17BTQ068)
河北省教育厅人文社科重大攻关项目(ZD202102)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2022-01-012.html
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中图分类号 TP393.02
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