一种基于用户互动话题的微博推荐算法

A User Interaction Topic Based Microblog Recommendation Algorithm

随着社交网络的发展,微博逐渐成为人们获取信息的重要来源。然而随着用户的增多,微博中的信息过载问题也越来越严重,如何快速准确地为用户推荐感兴趣的微博已经成为研究的热点。与传统的推荐技术不同,微博中的用户具有天然的社交关系,这为推荐算法提供了额外的用户信息,因此,融合了用户社交关系的社会化推荐方法日益受到重视。但是,现有的方法大多只利用了固定的用户社交关系或简单的互动行为,事实上,用户互动行为的出发点必然是用户与好友的共同兴趣,具有明显的话题相关性。该文从话题层面来分析用户的互动关系,提出了度量互动关系在话题上强弱度的方法,通过有效地融合互动关系的话题特征,最终提出了改进的微博推荐模型IBCF。实验结果表明,与现有的社会化推荐方法相比,该文提出的新方法在MAP和NDCG等指标上取得了更好的推荐效果,而且为推荐结果提供了更明确的可解释性。

In contrast to the existing social relationship based micorblog recommendation,this paper analyzes the top- ic level of user interaction,and proposes a new method to measure the strength of this relationship. We infer the top- ic of the interaction relationship,and propose IBCF as an improved microblog recommendation model. Experimental results show that, compared with the current popular social recommendation methods, the proposed method performs better according to MAP and NDCG,generating more reasonable recommended results,