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自媒体时代下由于媒介平台愈加复杂化和多样化,导致数据信息量级快速增长、社交网络结构越加稀疏,同时也存在着大量的异构化数据对现有语义模型产生了巨大的挑战,具体体现为用户冷启动和传统语义模型噪声问题。为解决这些问题设计了基于JPMC的时序推荐算法模型,JPMC模型通过建立隐式的社交网络关系,并通过网络表征学习来实现相同趋向用户的群体邻居选取,最后结合静态社交增强矩阵和动态感知的转移序列完成模型的优化。通过实验验证分析,提出的JPMC时序推荐算法模型比传统语义模型的性能在不同实验条件下提高了7%～60%,能够更有效地挖掘用户的长短时偏好,提高了基于社交网络的模型的推荐准确度。 相似文献
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