資料介紹
微博的個性化推薦對于提升用戶體驗和幫助用戶及時、準確地獲取信息具有重要意義。在分析微博用戶行為模式的基礎(chǔ)上,提岀一種基于情景建模和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的微博個性化推薦模型。從時間和地域兩個維度對用戶進行情景建模,提取用戶的時間情景模式和地域情景模式,同時給岀情景模式相似度計算方法,對用戶的情景模式進行擴展,捕捉用戶感興趣的情景模式傾向,在此基礎(chǔ)上建立用戶仚性化情景模式庫,采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建個性化微博推薦模型,實現(xiàn)微博用戶的個性化推薦。實驗結(jié)果表明,與¢AUSR、RA-CD算法相比,該模型具有較好的推薦效果,相比于時間情景模型和地域情景模型,其平均絕對誤差和平枃用戶滿意度指標均達到最優(yōu)效果。
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