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| 基于多模数据的微博用户好友推荐研究 | |
| 引用本文： | 曾 金,贺国秀.基于多模数据的微博用户好友推荐研究[J].情报科学,2019,37(3):136-140. |
| 作者姓名： | 曾 金 贺国秀 |
| 摘 要： | 【目的/意义】基于社交媒体用户分享的图像、博文及用户标签数据，为用户推荐潜在的好友，从而更好的为 用户做个性化推荐和精准化服务。【方法/过程】在获取微博用户分享的图像、博文及用户标签的基础上，通过使用 深度学习的方法利用图像、博文及用户标签数据来表达用户兴趣特征，基于这三类特征组合，通过计算用户之间的 余弦相似度来挖掘与目标用户兴趣最相近的若干个候选用户。同时，探讨了多模数据在无监督学习下的用户推荐 问题，并与单模数据进行比较。【结果/结论】实验结果表明，利用图像、博文和用户标签合成的多模数据对用户的兴 趣进行建模并进行好友推荐较单模数据效果好。 |
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