【摘 要】
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向微博用户推荐对其有价值和感兴趣的内容,是改善用户体验的重要途径.通过分析微博特点以及现有微博推荐算法的缺陷,利用标签信息表征用户兴趣,提出一种结合标签扩充与标签概
【机 构】
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西北师范大学计算机科学与工程学院,广西可信软件重点实验室（桂林电子科技大学）,华中师范大学计算机学院,中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61762078,61363058,61762079),中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室开放基金(IIP2014-4),广西可信软件重点实验室研究课题(kx201910)
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向微博用户推荐对其有价值和感兴趣的内容,是改善用户体验的重要途径.通过分析微博特点以及现有微博推荐算法的缺陷,利用标签信息表征用户兴趣,提出一种结合标签扩充与标签概率相关性的微博推荐方法.首先,考虑到大部分微博用户未给自己添加任何标签或添加标签过少,视用户发布微博为超边,微博中的词视为超点来构建超图,并以一定的加权策略对超边和超点进行加权,通过在超图上随机游走,得到一定数量的关键词,对微博用户标签进行扩充;然后,采用相关性标签权重加权方案构建用户-标签矩阵,利用标签之间的概率相关性,构造标签相似性矩阵,对
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