基于社區(qū)的個性化微博推薦研究.pdf

1、隨著移動互聯(lián)網(wǎng)及智能手機、平板電腦的出現(xiàn)和普及，社交網(wǎng)絡(luò)也得到了快速發(fā)展。微博作為一種新興的社交網(wǎng)絡(luò)，可以提供便捷、高效的信息分享服務(wù)，因此吸引了大量的用戶。但是，隨著微博注冊用戶數(shù)量的不斷增加，產(chǎn)生了大量的微博數(shù)據(jù)，即微博大數(shù)據(jù)。一方面，微博大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)產(chǎn)生了信息過載問題，給數(shù)據(jù)的存儲和處理帶來了困難，增加了成本;但另一方面，微博大數(shù)據(jù)也是一種寶貴的資源。通過對微博大數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，可以發(fā)現(xiàn)很多有價值的信息，向用戶提供推薦服務(wù)。<

2、br>　　本文提出了一種基于用戶社區(qū)的個性化微博推薦方法。在微博用戶社區(qū)發(fā)現(xiàn)的研究中，結(jié)合微博用戶的交互信息和關(guān)注信息提出一種多維Newman算法來發(fā)現(xiàn)微博用戶社區(qū)。在微博推薦模型的研究中，首先將目標用戶所屬微博用戶社區(qū)作為協(xié)同過濾中的候選鄰近用戶集，降低數(shù)據(jù)稀疏性對協(xié)同過濾技術(shù)的影響;然后，利用文本分類的方法發(fā)現(xiàn)微博用戶的興趣傾向;之后利用微博用戶的興趣傾向計算出用戶對每類微博的興趣偏移量，并使用興趣偏移量對協(xié)同過濾方法進行改進，消除