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传统微博用户推荐算法采用的数据来源单一,模型简单,导致推荐准确率不高。针对这一问题,本文提出一种基于标签的User Profile推荐算法,根据微博数据的特点,深入研究“微博文本”、“标签”、“社交关系”和“用户自身基本信息”等因素对微博个性化推荐的影响,通过训练LDA主题模型和SVM分类器将它们转换为标签,并赋予权重来描述用户兴趣,进行用户推荐以提高推荐准确性。实验结果表明,与传统VSM模型方法相比,该算法进行用户推荐效果更佳。 相似文献
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