基于联合概率矩阵分解的微博关注推荐算法

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xw511023

【摘要】

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在传统的概率矩阵分解算法基础上,考虑交互行为的时效性建立用户影响力模型,并结合静态关注关系,提出了基于联合概率矩阵分解的微博关注推荐算法(UPMFF-L).在使用scrapy爬取

【作者】

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熊孝全张明新

【机构】

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苏州大学计算机科学与技术学院,常熟理工学院计算机科学与工程学院

【出处】

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微电子学与计算机

【发表日期】

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2019年8期

【关键词】

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【基金项目】

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国家自然科学基金项目(61363024).

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在传统的概率矩阵分解算法基础上,考虑交互行为的时效性建立用户影响力模型,并结合静态关注关系,提出了基于联合概率矩阵分解的微博关注推荐算法(UPMFF-L).在使用scrapy爬取新浪微博得到的数据集上的实验结果表明,与NMF、PMF和SoRec算法相比,UPMFF-L算法在不同数据密度下的F1-Measure平均提升了 11.82%.

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