电子学报 ›› 2017, Vol. 45 ›› Issue (1): 112-118.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.01.016

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融合标签关联关系与用户社交关系的微博推荐方法

马慧芳, 贾美惠子, 张迪, 蔺想红   

  1. 西北师范大学计算机科学与工程学院, 甘肃兰州 730070
  • 收稿日期:2015-06-02 修回日期:2016-01-25 出版日期:2017-01-25
    • 作者简介:
    • 马慧芳,女,1981年7月出生,甘肃兰州人.2010年获中国科学院计算技术研究所计算机软件与理论博士学位,现为西北师范大学计算机科学与工程学院副教授、硕士生导师.研究领域为数据挖掘与机器学习.E-mail:mahuifang@yeah.net;贾美惠子,女,1991年4月出生,陕西宝鸡人.现为西北师范大学计算机科学与工程学院硕士研究生.研究方向为互联网数据挖掘与机器学习.E-mail:jmhuizi@yeah.net
    • 基金资助:
    • 国家自然科学基金 (No.61163039,No.61363058); 甘肃省科技厅青年基金 (No.145RJYA259); 甘肃省自然科学基金 (No.1506RJZA127); 中科院智能信息处理重点实验室开放课题 (No.IIP2014-4)

Microblog Recommendation Based on Tag Correlation and User Social Relation

MA Hui-fang, JIA Mei-hui-zi, ZHANG Di, LIN Xiang-hong   

  1. College of Computer Science and Engineering, Northwest Normal University, Lanzhou, Gansu 730070, China
  • Received:2015-06-02 Revised:2016-01-25 Online:2017-01-25 Published:2017-01-25

摘要:

通过分析微博特点及现有微博推荐算法的缺陷,提出一种融合了标签间关联关系与用户间社交关系的微博推荐方法.采用标签检索策略对未加标签和标签较少的用户进行加标,构建用户-标签矩阵,得到用户标签权重,为了解决该矩阵中稀疏的问题,通过挖掘标签间的关联关系,继而更新用户-标签矩阵.考虑到多用户之间社交关系对挖掘用户兴趣并进行微博推荐的重要性,构建用户-用户社交关系相似度矩阵,并与更新后的用户-标签矩阵进行迭代,得到最终的用户兴趣并进行相关推荐.实验证明了该算法针对微博信息推荐是有效的.

关键词: 微博推荐, 标签检索, 用户-标签矩阵, 用户标签权重, 标签关联关系, 用户-用户社交关系相似度矩阵

Abstract:

A novel microblog recommendation method combining the tag correlation with the user social relation is proposed via analyzing microblog features and the deficiencies of existing microblog recommendation algorithm.Specifically,we establish a tag retrieval strategy to add tags for unlabeled users and users with few tags,and then build the user-tag matrix and obtain user-tag weights.In order to solve the problem of sparsity of the matrix,we investigate the correlation between the tags to update the user-tag matrix.Considering the significance of user social relation for microblog recommendation,a user-user social relation similarity matrix is constructed and a mechanism is designed to iteratively obtain user interest.Experimental results show that the algorithm is effective in microblog recommendation.

Key words: microblog recommendation, tag retrieval, user-tag matrix, user-tag weight, tag correlation, user-user social relation similarity matrix

中图分类号: