【摘 要】
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[目的/意义]挖掘网民舆情偏好,推荐网民感兴趣的舆情事件,解决“信息过载”背景下网民信息筛选难题、提高信息获取效率;提升平台用户体验,增加用户黏度。[方法/过程]基于NRL
【机 构】
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哈尔滨理工大学经济与管理学院,哈尔滨理工大学机械动力工程学院
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金项目“融媒体时代突发事件网络舆情引导机制研究”(项目编号:LH2019G017);黑龙江省社会科学研究规划项目”黑龙江省大数据产业联盟云服务模式研究”(课题编号:16GLB01)研究成果之一
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[目的/意义]挖掘网民舆情偏好,推荐网民感兴趣的舆情事件,解决“信息过载”背景下网民信息筛选难题、提高信息获取效率;提升平台用户体验,增加用户黏度。[方法/过程]基于NRL理论和思想构建EGE推荐模型,挖掘网民舆情偏好、推荐舆情事件。首先收集、预处理数据生成舆情事件共现网络;然后运用NRL相关算法得到舆情事件的低维向量表示,用高斯分布函数和已访问事件低维向量表示反映网民偏好,融入softmax与负采样以降低复杂度;最后对网民未关注的事件打分,运用KNN算法得到高评分事件集合TOP-M。加入当期其它类别的高
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