【摘 要】
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现有微博好友推荐算法使用的用户信息比较单一,不能充分利用微博用户信息来刻画用户特征,导致推荐效果不理想。为解决该问题,在综合分析用户标签信息、内容信息、交互信息以
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现有微博好友推荐算法使用的用户信息比较单一,不能充分利用微博用户信息来刻画用户特征,导致推荐效果不理想。为解决该问题,在综合分析用户标签信息、内容信息、交互信息以及社交拓扑信息的基础上,通过计算主题相关度、兴趣相关度、用户亲密度进行特征挖掘,并采用K最近邻分类算法为目标用户进行微博好友推荐。在新浪微博真实用户数据集上的实验结果表明,该算法的准确率、召回率、F1度量值分别为16.5%,26.8%,19.2%,推荐效果优于基于内容的推荐算法和基于社会过滤的推荐算法。
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