基于社交网络的用户需求发现与物品推荐

微博作为当下最受欢迎的社交网络之一,包含了大量的用户需求和兴趣偏好信息,如何动态地从微博内容中提取用户的需求和偏好信息,将推荐算法结合社交网络产生推荐结果,解决信息过载的问题,目前暂时还没有相关的较为成熟的应用。本文设计并实现了基于社交网络的物品推荐系统,提取用户微博内容关键词作为用户需求特征,建立物品信息库,通过文本相似度计算用户需求和物品信息之间的匹配度,采用基于内容的推荐算法产生推荐结果。最后进行离线实验,对推荐系统产生的推荐结果进行评测分析。