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大数据下的机器学习算法综述
  • ISSN号：1003-6059
  • 期刊名称：模式识别与人工智能
  • 时间：2014.4.15
  • 页码：327-336
  • 分类：TP393.092[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃兰州730070
  • 相关基金：国家自然科学基金（No.61163039,No.61363058）; 甘肃省科技厅青年基金（No.145RJYA259）; 甘肃省自然科学基金（No.1506RJZA127）; 中科院智能信息处理重点实验室开放课题（No.IIP2014-4）
  • 相关项目：基于云计算的海量数据挖掘
作者： 何清|李宁|罗文娟|史忠植|
关键词： 微博推荐, 标签检索, 用户-标签矩阵, 用户标签权重, 标签关联关系, 用户-用户社交关系相似度矩阵, microblog recommendation, tag retrieval, user-tag matrix, user-tag weight, tag correlation, user-user social relation similarity matrix
中文摘要：

通过分析微博特点及现有微博推荐算法的缺陷,提出一种融合了标签间关联关系与用户间社交关系的微博推荐方法.采用标签检索策略对未加标签和标签较少的用户进行加标,构建用户-标签矩阵,得到用户标签权重,为了解决该矩阵中稀疏的问题,通过挖掘标签间的关联关系,继而更新用户-标签矩阵.考虑到多用户之间社交关系对挖掘用户兴趣并进行微博推荐的重要性,构建用户-用户社交关系相似度矩阵,并与更新后的用户-标签矩阵进行迭代,得到最终的用户兴趣并进行相关推荐.实验证明了该算法针对微博信息推荐是有效的.

英文摘要：

A novel microblog recommendation method combining the tag correlation with the user social relation is proposed via analyzing microblog features and the deficiencies of existing microblog recommendation algorithm. Specifically,we establish a tag retrieval strategy to add tags for unlabeled users and users with fewtags,and then build the user-tag matrix and obtain user-tag weights. In order to solve the problem of sparsity of the matrix,we investigate the correlation between the tags to update the user-tag matrix. Considering the significance of user social relation for microblog recommendation,a user-user social relation similarity matrix is constructed and a mechanism is designed to iteratively obtain user interest. Experimental results showthat the algorithm is effective in microblog recommendation.

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期刊信息
  • 《模式识别与人工智能》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会 中国自动化学会
  • 主办单位:国家智能计算机研究开发中心 中国科学院合肥智能机械研究所
  • 主编：郑南宁
  • 地址：安徽省合肥市蜀山湖路350号中国科学院合肥智能机械研究所
  • 邮编：230031
  • 邮箱：bjb@iim.cas.cn
  • 电话：0551-5591176
  • 国际标准刊号：ISSN：1003-6059
  • 国内统一刊号：ISSN：34-1089/TP
  • 邮发代号:26-69
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:10169