基于降噪关系正则化的微博用户标签推荐*

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.     

实时个性化微博推荐系统

目前很多社交网络服务对用户的个性化需求考虑得不充分,并且社交网络服务由于需要处理海量数据而难以保障服务的实时性。为了实时响应用户在微博推荐中的个性化请求,提高推荐的效率和质量,提出了一种基于LDA主题模型和KL散度相结合的RPMPS微博推荐模型。RPMPS推荐模型不但通过文档-主题概率分布矩阵获得了用户信息与待推荐微博的主题相似性,而且还通过文档-词来对词频概率进行统计,从而获得用户信息与待推荐微博的内容相似性。最后,基于RPMPS推荐模型构建实时个性化微博推荐系统,并在数据处理过程中对微博进行过滤以缩短系统的响应时间。通过真实数据集验证了系统可较好地满足用户的实时个性化需求。