论文研究 融合用户兴趣模型与会话抽取的微博推荐方法.pdf
针对传统推荐方法在短文本处理方面的不足,提出一种基于用户兴趣模型与会话抽取算法的微博推荐方法。该方法应用基于归一化割加权NMF的微博用户兴趣模型获取用户—主题矩阵,产生用户感兴趣的微博主题,结合基于Single-Pass 聚类模型的会话在线抽取算法SPFC(single-pass based on frequency and correlation)获取微博的会话队列,并与用户感兴趣的微博主题进行相似度计算,最后得到实时的微博推荐结果。实验表明,此方法能有效地进行微博推荐。
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