[发明专利]面向弱关系社交网络的博文推荐方法有效
| 申请号： | 201610388336.9 | 申请日： | 2016-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN106168953B | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 郭亮;丁兆云;张鑫;李沛;王晖;乔凤才;程佳军;曹建平;陈科第;李越洋 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科学技术大学 |
| 主分类号： | G06F16/335 | 分类号： | G06F16/335;G06F16/9536;G06Q50/00;H04L29/08 |
| 代理公司： | 11212 北京轻创知识产权代理有限公司 | 代理人： | 谈杰 |
| 地址： | 410073 湖南省长沙*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向弱关系社交网络的博文推荐方法，该方法包括：利用社交网络中的用户和博文数据，根据活跃度划分出活跃用户群和非活跃用户群，然后分别面向活跃与非活跃的用户群，使用基于转推网络的推荐方法和基于内容标签的推荐方法的输出的用户‑博文的兴趣度，最后通过结果的合并，得出用户‑博文的兴趣度值。本发明使用转发网络这一相对于社交网络更加动态化地捕捉用户之间的关系的方法，并引入了相似度和信任度两个指标去刻画用户之间关系的强弱，改进了传统的基于用户的协同过滤推荐算法。同时，针对非活跃用户，利用基于内容标签的推荐方法，解决了转发网络推荐方法的数据稀疏性和冷启动问题。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 关系 社交 网络 推荐 方法 | ||
【主权项】：
1.一种面向弱关系社交网络的博文推荐方法，其特征在于，所述方法包括：利用社交网络中的用户和博文数据，根据活跃度划分出活跃用户群和非活跃用户群，然后分别面向活跃与非活跃的用户群，使用基于转推网络的推荐方法和基于内容标签的推荐方法输出用户-博文的兴趣度，最后通过结果的合并，得出用户-博文的兴趣度值；/n所述基于内容标签的推荐方法，包括以下步骤：/n步骤一，采集用户和博文的数据，同时过滤掉非中文的博文和用户，以保证对用户兴趣类别的划分和情感的分类；/n步骤二，特征标签的抽取，特征标签包括兴趣类别标签、情感倾向标签和时序行为标签；/n步骤三，基于多标签的兴趣匹配度计算，将用户和博文用标签向量化表示，用户u对博文t的兴趣度p(u,t)使用内积计算，计算公式如下：/np(u,t)＝u·t，/n其中，u是用户的标签向量化表示，t是博文的标签向量化表示，两向量的内积就是用户对该博文的兴趣匹配度；/n所述基于转推网络的推荐方法，包括：构建用户和博文的矩阵，获取到博文的转推关系，得到用户和用户之间的关系网络；基于用户相似度计算用户对博文的兴趣度，从而预测用户对每条博文的转发概率；基于用户信任度计算用户对博文的兴趣度，从而预测用户对每条博文的转发概率；利用加权混合基于用户相似度和信任度所计算出的兴趣度，从而预测用户对每条博文的转发概率。/n
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