【摘 要】
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伴随着中国互联网行业的迅速腾飞,微博等众多自媒体迅速发展,但同时也造成了信息过载等问题,导致用户难以获取所需信息,因此信息推荐技术孕育而生。虽然个性化信息推荐领域是当前研究的热点,但在现阶段还存在以下不足:要么信息推荐只考虑了用户的情感倾向;要么其只考虑了用户的兴趣;要么其考虑了其他因素而没有同时考虑喜好和情感倾向这两个主要因素。因此,为了探究喜好和情感倾向两种因素对个性化信息推荐带来的优势,本文
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伴随着中国互联网行业的迅速腾飞,微博等众多自媒体迅速发展,但同时也造成了信息过载等问题,导致用户难以获取所需信息,因此信息推荐技术孕育而生。虽然个性化信息推荐领域是当前研究的热点,但在现阶段还存在以下不足:要么信息推荐只考虑了用户的情感倾向;要么其只考虑了用户的兴趣;要么其考虑了其他因素而没有同时考虑喜好和情感倾向这两个主要因素。因此,为了探究喜好和情感倾向两种因素对个性化信息推荐带来的优势,本文提出了基于喜好和情感倾向的个性化微博信息推荐框架并基于此开发了一款微博个性化信息推荐系统。主要工作如下:（1）本文在FP-Growth算法基础上提出融合喜好度和时效性的微博分析方法。通过将喜好度和时效性转换成特征权值的方式融合到FP-Growth算法中挖掘出博文中用户所感兴趣的喜好分词。（2）本文采用基于词性注意力机制的神经网络模型（PAT-LSTM）对用户的情感倾向进行分类,主要包括积极和消极两大类。通过该模型主要筛选出含有消极情感倾向的人群,进而对这些人群进行个性化信息推荐。（3）将融合了喜好度与时效性的FP-Growth微博喜好分析方法和基于词性注意力机制的神经网络模型（PAT-LSTM）的用户情感倾向分析方法相结合,在基于Spring Boot框架基础上开发了一款基于喜好与情感倾向的微博信息推荐系统。该系统可以在分析出微博用户发表了含有消极情感倾向的博文之后,通过分析其相关博文信息,挖掘出用户的喜好,并根据喜好关键词进行相关文本爬取,根据系统最终给出的TOP-N微博文本推荐序列链接给用户推荐其所感兴趣的博文。本文通过Scrapy框架对实验数据进行爬取,总共获取到355189条微博文本数据,并对数据进行预处理后剩余29366条微博数据。经过PAT-LSTM模型分类后的准确率分别都达到了0.823和0.811,相比传统LSTM模型高了16.3%和9.1%。融合了喜好度和时效性的FP-Growth算法平均准确率也上升了1.89%。通过实验验证,得出的实验结果符合预期值。
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