【摘 要】
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现有微博用户标签推荐方法大多依靠好友关系或内容进行推荐,并不能解决微博中存在的从众关系（噪音关系）及用户标签稀疏问题.因此,文中提出基于降噪关系正则化的微博用户标签推
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61602004,61202227)资助~~
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现有微博用户标签推荐方法大多依靠好友关系或内容进行推荐,并不能解决微博中存在的从众关系（噪音关系）及用户标签稀疏问题.因此,文中提出基于降噪关系正则化的微博用户标签推荐算法.通过LDA对用户的博文进行主题分析,衡量用户好友兴趣相似度,降低无共同兴趣的好友对目标用户的影响.将得到的降噪关系作为正则化项引入到用户标签非负矩阵分解模型中,解决用户标签稀疏问题.通过拉格朗日乘子法和KKT条件对模型进行优化和约束,最终得到近似的用户标签矩阵,为用户进行标签推荐.实验表明文中算法推荐质量较优.
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