基于用戶興趣的移動微博協(xié)同過濾推薦方法研究.pdf

1、伴隨著移動4G網(wǎng)絡的到來以及無線網(wǎng)絡的大面積覆蓋、web3.0的迅猛發(fā)展以及智能手機、平板電腦的快速普及，催生了微博客戶端(移動微博)，并且迅速在全球范圍內成長發(fā)展。移動微博即是移動微博服務，為用戶推薦需求信息，但對情景依賴較高。為滿足用戶個性化需求，減少用戶搜索信息時間，各微博網(wǎng)站大力發(fā)展推薦系統(tǒng)。在移動微博推薦的過程中，由于移動微博的移動性、及時性的特點，傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)不能簡單地復制應用，需改進其推薦算法。同時用戶個性化屬性、用戶的

2、社交網(wǎng)絡關系以及用戶的當前情境特征都會對用戶興趣產生影響，從而一定程度上影響微博的推薦準確性。
　　為了增加平臺的粘度，提高平臺推薦信息的質量，同時最大限度的滿足移動微博用戶的個性化需求，本文通過分析影響移動微博用戶興趣因素，構建了用戶情境興趣模型及社交網(wǎng)絡用戶興趣模型，并最終融合成綜合用戶興趣模型，將此模型應用到協(xié)同過濾算法中，得到了基于用戶興趣的移動微博協(xié)同過濾推薦方法。該方法首先構建綜合用戶興趣模型，并通過加權的Slope