基于加權(quán)動(dòng)態(tài)興趣度的微博推薦方法研究.pdf

1、微博是一種用戶通過關(guān)注關(guān)系進(jìn)行信息實(shí)時(shí)分享的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，不同的用戶可能會(huì)有相同的喜好，于是就會(huì)形成具有相同興趣愛好的用戶集體。這就給人們精準(zhǔn)定位用戶興趣取向，為組織機(jī)構(gòu)精準(zhǔn)發(fā)布推薦信息提供了可能性，增加了用戶獲得自己感興趣信息的概率。因此，用戶的興趣度成為微博出現(xiàn)以來人們研究的熱點(diǎn)，研究產(chǎn)生了許多個(gè)性化的推薦方法。
　　從現(xiàn)有的研究來看，對微博數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析的研究有很多，其中有對微博結(jié)構(gòu)的研究，也有對微博文本的研究。在這些研究

2、模型中，對于微博用戶興趣的模型研究很少，并且沒有考慮到用戶的興趣變化，由于用戶的興趣具有時(shí)間變化性，也就是用戶的興趣會(huì)因?yàn)闀r(shí)間的推移而產(chǎn)生相應(yīng)的變化，可能會(huì)產(chǎn)生興趣轉(zhuǎn)移?；谶@一特點(diǎn)，本文把時(shí)間作為一個(gè)影響因子引入其中，首先根據(jù)現(xiàn)有的潛在狄利克雷分布模型計(jì)算出微博集數(shù)據(jù)集合的主題分布,從而將用戶個(gè)體的動(dòng)態(tài)興趣度計(jì)算出來；其次，由于用戶之間可能形成具有相同興趣愛好的群體，即可以通過用戶之間的互動(dòng)頻率和相似度，計(jì)算出用戶集合體之間的興趣度，

3、即用戶興趣的相對穩(wěn)定性；再次,將用戶個(gè)體的興趣和用戶興趣集合體的興趣進(jìn)行加權(quán),就可以獲得更加準(zhǔn)確的微博用戶對于微博主題的興趣度；最后，給出一條新的微博，根據(jù)其主題分布，以及新的微博用戶對主題的興趣度，即可計(jì)算出加權(quán)動(dòng)態(tài)興趣度。進(jìn)而，逐一計(jì)算出用戶的加權(quán)動(dòng)態(tài)興趣度，利用興趣度遞減的算法，對所得興趣度進(jìn)行排序，最終將TOP-N個(gè)微博推薦給用戶，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推薦。
　　論文從模型推薦的總體精度、推薦的時(shí)間精度和不同權(quán)值對模型的影響這幾個(gè)