基于情境信息的微博推荐算法研究

来源 :现代计算机(专业版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:sgb158518
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情境信息是一个影响人的兴趣的重要因素。在传统LDA模型的基础上加入情境信息对LDA模型的结果进行调整。在用LDA模型生成的文档-主题和主题-词的基础上,将用户兴趣根据不同的情境信息进行划分,进一步生成主题-心情分布。在此基础上提出基于时间情境的Time-LDA算法和基于心情情境的Mood-LDA算法。在真实的数据集上的实验表明所提出的算法能显著的提高微博信息推荐的准确性。
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在微波谐振腔水分测量技术研究中,建立谐振参量和物料水分之间的非线性函数关系是重要内容。BP网络具有良好的非线性函数估计能力,遗传算法具有全局寻优的特点。遗传算法与BP算法相结合,可提高神经网络的学习速度与精度,实现微波谐振腔水分测量精度的提高。