基于偏好感知的微信公眾平臺混合推薦算法研究.pdf

1、近年來，隨著智能終端和移動互聯(lián)網的迅速發(fā)展，移動端的社交應用每天都在不斷涌現(xiàn)。微信由騰訊公司于2011年推出，目前微信用戶已經突破6.5億，覆蓋國家超過200個，覆蓋語言超過20種，微信已經成為移動端名副其實的巨無霸應用。微信公眾平臺作為微信的重要功能，目前已經吸引了數(shù)以千萬計用戶的入駐，微信公眾平臺提供了人們獲取各類信息的重要渠道。本文主要通過分析微信公眾號發(fā)布的熱門內容與微信公眾號自身的名稱特征及介紹信息，設計微信公眾號內容推薦系統(tǒng)

2、，對微信公眾號給出較為精確的推薦結果，以便公眾號能夠經常發(fā)布高質量的圖文內容，吸引用戶的持續(xù)關注。
　　本文使用基于內容和協(xié)同過濾的混合推薦算法，對微信公眾號進行精確的內容推薦，使微信公眾號能夠經常發(fā)布高質量的內容，不斷獲取用戶流量。對微信公眾號的推薦主要從兩個方面進行:一方面，使用基于內容的推薦算法，利用爬蟲技術獲取指定微信公眾號發(fā)布的所有內容，通過分析該微信公眾號發(fā)布文章中的所有熱門內容，提取熱門文章的核心詞并進行詞頻統(tǒng)計，將

3、微信公眾號文本內容向量化，使用文本相似度算法從文章庫中選取與該微信公眾號熱門文章主題相似度較高的文章進行推薦;另一方面，使用協(xié)同過濾的推薦算法，通過分析微信公眾號自身的名稱特征及介紹信息，從微信公眾號數(shù)據(jù)庫中提取出與指定微信公眾號特征相似度較高的公眾號，將該有較高相似度公眾號的熱門內容推薦給指定微信公眾號，完成協(xié)同過濾的推薦過程?；趦热莸耐扑]算法與協(xié)同過濾推薦算法都是經典的推薦算法，但是單一的推薦算法在實際應用中都有一定的缺陷。在實際