社区热点微博推荐研究

分析并总结了影响用户对特定微博兴趣的若干因素,在此基础上基于潜在因素模型提出了1个融合显式特征和潜在特征的社区热点微博推荐算法(community micro-blog recommendation,CMR),并将其用于发现微博兴趣社区热点信息.算法在3个兴趣社区上进行了实验,结果表明:1)融合2种特征信息的微博推荐效果好于使用单一特征信息的推荐;2)CMR的推荐效果好于基于转发次数的对照实验(micro-blog repost rank based recommendation,MRR);3)通过分析各个算法所推荐的微博内容,发现CMR倾向于为用户推荐兴趣社区相关微博,而MRR倾向于为用户推荐公共热点微博.

基于排序学习的微博用户推荐

该文在分析总结影响微博用户推荐的四大类信息,包括用户的内容信息、个人信息、交互信息和社交拓扑信息的基础上,提出一个基于排序学习的微博用户推荐框架,排序学习的本质是用机器学习中的分类或回归方法解决排序问题,该框架可以综合各类信息特征进行用户推荐。实验结果表明:(1)融合多个特征综合推荐通常可以取得更好的推荐效果;(2)基于用户个人信息、交互信息、社交拓扑信息的推荐效果均好于基于用户内容的推荐效果。