一种基于用户互动话题的微博推荐算法

随着社交网络的发展,微博逐渐成为人们获取信息的重要来源.然而随着用户的增多,微博中的信息过载问题也越来越严重,如何快速准确地为用户推荐感兴趣的微博已经成为研究的热点.与传统的推荐技术不同,微博中的用户具有天然的社交关系,这为推荐算法提供了额外的用户信息,因此,融合了用户社交关系的社会化推荐方法日益受到重视.但是,现有的方法大多只利用了固定的用户社交关系或简单的互动行为,事实上,用户互动行为的出发点必然是用户与好友的共同兴趣,具有明显的话题相关性.该文从话题层面来分析用户的互动关系,提出了度量互动关系在话题上强弱度的方法,通过有效地融合互动关系的话题特征,最终提出了改进的微博推荐模型IBCF.实验结果表明,与现有的社会化推荐方法相比,该文提出的新方法在MAP和NDCG等指标上取得了更好的推荐效果,而且为推荐结果提供了更明确的可解释性.