基于標簽協(xié)同過濾算法在微博推薦中的研究.pdf

1、隨著Web2.0技術(shù)的蓬勃發(fā)展，全球互聯(lián)網(wǎng)進入網(wǎng)絡交互時代。微博的誕生和發(fā)展，給互聯(lián)網(wǎng)信息的傳播方式，以及用戶的生活都帶來巨大的影響。用戶可以運用微博平臺收聽感興趣的、貼近生活的、專業(yè)領域的話題。微博逐漸成為用戶間信息交流，信息分享以及信息傳播的主要平臺。隨著微博用戶的上升，微博信息成倍地增長。而微博信息總是伴隨著微博用戶而存在，在眾多微博用戶中尋找到與自己有共同興趣愛好的用戶，也就找到了想要獲得的信息。因此，為微博用戶推薦具有共同興趣

2、愛好的好友，就成為本文研究的重點。
　　本文對目前已有的社會網(wǎng)絡好友推薦算法進行深入研究，通過總結(jié)學習推薦算法的理論知識，結(jié)合微博用戶好友特點，提出一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則和標簽的個性化好友推薦算法，推薦與目標用戶最相似的用戶為其好友。首先，對微博中好友推薦的相關(guān)概念進行定義，并介紹好友推薦系統(tǒng)實現(xiàn)流程；其次，提出基于關(guān)聯(lián)規(guī)則算法計算用戶間共同好友關(guān)系的方法，然后又提出基于標簽相似度算法計算用戶間相似性的方法；最后，結(jié)合共同好友關(guān)系和標簽

3、相似性兩個推薦因素，推導出基于個性化好友推薦的計算方法。
　　在文章最后的實驗部分，先設計實現(xiàn)了微博個性化好友推薦系統(tǒng)，為算法的性能測試提供實驗平臺支持。然后利用好友推薦系統(tǒng)，進行兩部分實驗，分別為權(quán)重值實驗測試和算法性能實驗測試。其中，權(quán)重值實驗結(jié)果表明，當權(quán)重值為0.6時，個性化好友推薦算法達到最優(yōu)。最后，通過與現(xiàn)有的三種好友算法進行比較，得出個性化好友推薦算法的優(yōu)化性，表明相結(jié)合的個性化好友推薦算法是有效的，且在準確率和查全