基于標簽的微博信息推薦技術研究.pdf

1、作為Web2.0時代的典型代表，微博在近年得到了迅猛的發(fā)展和廣泛的應用。作為一個基于用戶關系的信息分享、傳播以及獲取的社交網絡平臺，它不僅可以擴大人際圈實現社會交往，更是獲取最新資訊和各方評論信息的重要媒介。如何在此平臺為用戶提供個性化的服務篩選出高質量的內容，有效降低用戶獲取有用信息的成本變得非常重要，而準確的發(fā)現用戶的興趣則是實現這種個性化服務的前提。在此前提下，用戶興趣推薦算法應運而生。
　　本文以構建微博用戶興趣模型及推薦

2、方法作為研究背景，針對微博長度短、信息量少，高維稀疏等特點，從微博用戶標簽入手，融合了標簽關聯關系與用戶社交關系進行微博信息推薦。論文主要工作如下：
　　(1)為了盡可能地去除微博短文本中包含的大量噪聲數據，對微博內容的成分進行分析，去掉文本中大量的無關信息，并通過簡繁轉換、分詞和去停用詞方法盡可能地得到無噪聲數據。
　　(2)提出一種基于標簽關聯關系的微博推薦方法。該方法首先對于無標簽或標簽較少的用戶，通過標簽檢索策略獲取

3、相應標簽，構建用戶-標簽矩陣，得到用戶標簽權重來表示用戶興趣。另外，考慮標簽間的關聯關系，通過挖掘多標簽的內聯與外聯關系，構建合理的多標簽關聯關系矩陣，對用戶-標簽矩陣進行更新，得到融合多標簽間關系的新的用戶標簽權重，繼而進行微博信息推薦。實驗表明，該推薦方法能夠有效地進行微博推薦。
　　(3)提出融合標簽關聯關系與用戶社交關系的微博推薦方法。在上一階段的基礎上，考慮用戶與用戶之間的社交信息關系，計算用戶間社交關系相似度，構建合理