【摘 要】
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微博的个性化推荐对于提升用户体验和帮助用户及时、准确地获取信息具有重要意义。在分析微博用户行为模式的基础上,提出一种基于情景建模和卷积神经网络的微博个性化推荐模
【机 构】
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北京信息科技大学智能信息处理研究所,国家计算机网络应急技术处理协调中心
【基金项目】
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国家自然科学基金“网络社交媒体中特定社会安全事件的侦测分析与态势评估研究”(61772081)
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微博的个性化推荐对于提升用户体验和帮助用户及时、准确地获取信息具有重要意义。在分析微博用户行为模式的基础上,提出一种基于情景建模和卷积神经网络的微博个性化推荐模型。从时间和地域两个维度对用户进行情景建模,提取用户的时间情景模式和地域情景模式,同时给出情景模式相似度计算方法,对用户的情景模式进行扩展,捕捉用户感兴趣的情景模式倾向,在此基础上建立用户个性化情景模式库,采用卷积神经网络构建个性化微博推荐模型,实现微博用户的个性化推荐。实验结果表明,与ILCAUSR、RA-CD算法相比,该模型具有较好的推荐效果,
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