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海量的微博信息使新进用户很难获取到其感兴趣的内容,重要微博用户推荐为新用户提供了一条有效获取信息的途径。目前,由于 用户间的关系没有被充分考虑及缺乏对用户个性化标签的处理,导致重要微博用户推荐的准确率不高。为此,提出了一种基于标签和PageRank的重要微博用户推荐算法。该算法首先对个性化标签进行分词、去噪、设置权重等处理,并将其作为用户兴趣的代表;然后根据PageRank计算模型来分析用户间的关系,结合标签相似度计算向新用户推荐与其兴趣相似的重要微博用户。 实验表明,该算法由于融入了对微博用户关系和用户个性化标签的重要性分析,因此与基于标签和协同过滤的个性化推荐算法相比 具有更高的重要微博用户推荐准确率。 相似文献
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