基于內(nèi)容的微博個性化推薦研究——以熱門微話題推薦為例.pdf

1、在這個網(wǎng)絡(luò)無限發(fā)展的時代，最具有代表性的新興網(wǎng)絡(luò)平臺就是微博。微博的出現(xiàn)讓人們通過虛擬網(wǎng)絡(luò)獲取大量的實(shí)時的信息。微博作為一個新的傳播平臺，為用戶提供越來越多信息和服務(wù)的同時，同時也出現(xiàn)了信息超載等一系列的問題。在微博的海量信息中，用戶面對著如何能及時地獲取所需要的信息等問題。本課題的意義就在于，可以為用戶提供個性化的話題推薦，解決用戶面對的信息超載等問題，為用戶節(jié)省時間，更有效的使用微博，加強(qiáng)微博用戶的使用體驗(yàn)。
　　 本研究在

2、學(xué)習(xí)國內(nèi)外關(guān)于個性化推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，將基于內(nèi)容的推薦算法應(yīng)用到國內(nèi)的微博平臺----新浪微博，完成了為特定用戶推薦熱門微話題的算法，并通過實(shí)證研究和用戶訪問驗(yàn)證了實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確度。具體研究內(nèi)容包括：⑴研究了數(shù)據(jù)抓取技術(shù)和數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)；⑵采集新浪微博24個微話題和大量微博用戶的微博內(nèi)容，通過TF-IDF文本表征方法進(jìn)行表示；⑶利用改進(jìn)后的相似性計(jì)算方法計(jì)算微話題與用戶微博內(nèi)容之間的相似性，并得到相應(yīng)推薦排名；⑷通過對微博用戶的訪問調(diào)查