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微博的流行導(dǎo)致信息過載等問題日益突岀，如何幫助用戶快速而準(zhǔn)確地找到需要的微博已成為亟待解決的問題。基于協(xié)同過濾技術(shù)和基于LDA的微博推薦雖然能夠達(dá)到一定的準(zhǔn)確性，但并不能解決內(nèi)容分類過于籠統(tǒng)及使用LDA模型處理短文本存在弊端的問題。為此，文中提出了一種融合內(nèi)容相似度與多特征計(jì)算的個(gè)性化微博推薦模型。首先，從微博內(nèi)容語義出發(fā)，基于word2vec技術(shù)計(jì)算得到用戶與微博的內(nèi)容相似度;然后，根據(jù)微博的時(shí)間、點(diǎn)贊數(shù)、評(píng)論數(shù)和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)等特征，計(jì)算微博的保鮮度及受歡迎度;最后，綜合考慮微博的內(nèi)容相似度、保鮮度和受歡迎度，計(jì)算微博排序訐分，從而實(shí)現(xiàn)用戶的個(gè)性化微博推薦。該模型根據(jù)內(nèi)容相似度進(jìn)行推薦，從而避免了上述問題，也使得推薦結(jié)果在語乂上更為精確。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提推薦模型在準(zhǔn)確率、召回率和F值上均具有良好的表現(xiàn)，尤其在準(zhǔn)確率方面有明顯的提升效果，約提升了10%，F(xiàn)值也提升了約5%，從而證明了該模型的有效性。
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