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

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

学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- 融合标签关联关系与用户社交关系的微博推荐方法
- Microblog Recommendation Based on Tag Correlation and User Social Relation
- 电子学报 2017年45卷第1期页码：112-118
- 作者机构：
  
  西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃,兰州,730070
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  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）
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2017.01.016
  中图分类号： TP393.092
- 网络出版：2017-01-25，
  
  纸质出版：2017
- 稿件说明：
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马慧芳, 贾美惠子, 张迪, 等. 融合标签关联关系与用户社交关系的微博推荐方法[J]. 电子学报, 2017,45(1):112-118.

MA Hui-fang, JIA Mei-hui-zi, ZHANG Di, et al. Microblog Recommendation Based on Tag Correlation and User Social Relation[J]. Acta Electronica Sinica, 2017, 45(1): 112-118.
马慧芳, 贾美惠子, 张迪, 等. 融合标签关联关系与用户社交关系的微博推荐方法[J]. 电子学报, 2017,45(1):112-118. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.01.016.

MA Hui-fang, JIA Mei-hui-zi, ZHANG Di, et al. Microblog Recommendation Based on Tag Correlation and User Social Relation[J]. Acta Electronica Sinica, 2017, 45(1): 112-118. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.01.016.

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.

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.

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