【摘 要】
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用户/话题推荐的传统方法多基于用户热度,忽视了用户希望寻找志同道合伙伴的心理需求,推荐效果存在改进空间.尝试将融合图片语义后的微博情感分类结果用于计算,利用情感一致
【机 构】
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福州墨尔本理工职业学院信息工程系,福建农业职业技术学院实验实训中心,福州理工学院文理学院
【基金项目】
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全国职业教育科研规划课题(2020QZJ239).
论文部分内容阅读
用户/话题推荐的传统方法多基于用户热度,忽视了用户希望寻找志同道合伙伴的心理需求,推荐效果存在改进空间.尝试将融合图片语义后的微博情感分类结果用于计算,利用情感一致性和同意度,从而得出用户整体情感影响力和话题影响力.在此基础上结合聚类算法,计算并排序用户间的相对影响力,构建情感网络拓扑用于用户/话题推荐,推荐匹配特定用户的观点、态度和情感,提高推荐结果对用户的吸引力.实验结果表明,方案相比主流推荐算法,用户关注数、微博数等结果指标有一定提高.
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