摘要

[目的/意义]针对当前微博推荐方法存在的推荐结果缺乏多样性与个性化的问题,提出了融合博文语义和用户间交互关系的多样性与个性化推荐方法。[方法/过程]首先,根据博文之间的语义关系和浏览博文的用户之间的交互关系,构建博文主题—交互关系相关度矩阵,实现博文语义与用户间交互关系的融合;其次,在博文主题—交互关系相关度矩阵的基础上,利用k-means聚类方法进行博文多样性划分,得到若干具有差异性的博文聚类簇;最后,利用矩阵分解类算法进行博文选取与个性化排序,从各聚类簇中选出满足用户偏好的博文推荐列表。[结果/结论]实验结果表明,本文方法不仅使得博文推荐列表具有多样性,同时也具有更高的推荐准确性,实现了博文多样性与个性化推荐的有机融合。

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