【摘 要】
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微博的流行导致信息过载等问题日益突出,如何帮助用户快速而准确地找到需要的微博已成为亟待解决的问题。基于协同过滤技术和基于LDA的微博推荐虽然能够达到一定的准确性,但
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61772210),广州市科技计划项目(201807010043)
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微博的流行导致信息过载等问题日益突出,如何帮助用户快速而准确地找到需要的微博已成为亟待解决的问题。基于协同过滤技术和基于LDA的微博推荐虽然能够达到一定的准确性,但并不能解决内容分类过于笼统及使用LDA模型处理短文本存在弊端的问题。为此,文中提出了一种融合内容相似度与多特征计算的个性化微博推荐模型。首先,从微博内容语义出发,基于word2vec技术计算得到用户与微博的内容相似度;然后,根据微博的时间、点赞数、评论数和转发数等特征,计算微博的保鲜度及受欢迎度;最后,综合考虑微博的内容相似度、保鲜度和受欢迎度
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