【摘 要】
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针对微博文本,着重了考虑用户的兴趣方向、用户之间的信任传递、时间因子、社交网络等对个性化推荐结果的影响,提出了一种基于社区发现的微博推荐算法.通过改进用户建模方法,
【机 构】
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北京信息科技大学智能信息研究所,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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国家自然科学基金项目（61370139）,北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目（1DHT20130519）
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针对微博文本,着重了考虑用户的兴趣方向、用户之间的信任传递、时间因子、社交网络等对个性化推荐结果的影响,提出了一种基于社区发现的微博推荐算法.通过改进用户建模方法,有效利用微博平台的社交网络,运用时间因子优化微博推荐效用函数,完成对用户个性化微博内容的推荐.通过在真实的微博数据上与现有的其他算法进行对比,该方法具有很好的推荐效果,具有更高的准确性和新颖性,并分析了参数的选择对推荐效果的影响.
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