基于用户兴趣和推荐信任域的微博推荐

摘要

向用户推荐其感兴趣的微博,是改善用户体验的重要途径.为使推荐的微博更加符合用户的兴趣和品味,提出的微博推荐方法不仅考虑用户自身的特点,而且还考虑所在社区对微博的评价.在技术实现上,采用支持向量机进行文本分类,以便发现用户的兴趣偏好;通过多维Newman算法进行用户社区的发现,并将社区视为推荐信任域.最后采用改进的协同过滤算法综合用户兴趣偏好和推荐信任域进行微博推荐,以此提高微博推荐的质量.实验结果表明,提出的微博推荐方法是切实有效的.