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题名基于非负矩阵分解的用户话题兴趣度算法
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作者
张恩德
张昱
张翼飞
高克宁
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机构
东北大学计算中心
沈阳航空航天大学
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出处
《计算机与数字工程》
2014年第9期1577-1580,1704,共5页
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基金
教育部-英特尔信息技术专项科研基金:面向高校资源共享课的云服务平台(编号:MOE-INTEL-2012-06)
支持教学资源共享的云计算平台的关键技术研究(研究方向:2013217004-1)资助
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文摘
Web媒体被公认为继报纸、广播、电视之后的"第四媒体"。而Web2.0的迅速普及,又使当今的Web媒体呈现了一种"自媒体"形式,即每个用户既是信息的接受者,也是信息发布者和信息转发者,在信息传递过程中,用户与用户互动,影响信息传播的进程。用户本身的特性对于传播有很大影响,信息传播依赖于用户个体的行为模式。因此,需要对用户和传播话题之间的关系进行建模,来度量用户对某个话题的感兴趣程度。论文提出了有效的算法来对用户进行感兴趣的话题推荐,该算法基于非负矩阵分解理论,分析用户发表过的内容,将用户感兴趣的话题推荐给该用户。该文针对研究小组下载的真实数据集-科学网数据集进行实验分析,实验结果表明算法能够有效地将用户感兴趣的话题推荐给用户。
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关键词
在线社会网络
用户话题兴趣度
非负矩阵分解
传播网络
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Keywords
online social networks, user-topic interestingness, non-negative matrix factorization, diffusion network
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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