| 基于线性学习模型的社会媒体流排名算法 |
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| 引用本文： | 张威,李跃新.基于线性学习模型的社会媒体流排名算法[J].计算机科学,2015,42(12):272-274, 291. |
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| 作者姓名： | 张威 李跃新 |
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| 作者单位： | 湖北大学计算机与信息工程学院 武汉430064,湖北大学计算机与信息工程学院 武汉430064 |
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| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金项目(61170306),湖北省科技支撑项目(2014BAA089)资助 |
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| 摘 要： | 在社会媒体中,对用户推荐适合的状态更新不仅降低了用户搜索信息的时间,也可以增加用户对服务的粘性。针对社会媒体中状态更新而推荐的准确性低的不足,提出了一种基于线性学习模型的状态更新排名算法。首先,根据社会媒体的性质定义了相应的偏好属性,并提出了一种基于线性模型的潜在偏好模型；其次,根据状态更新以及接收者的特征定义了相应的线性特征模型；最后,将潜在偏好模型和特征模型相结合,提出了一种引入时间效应的线性模型。通过实验验证表明,提出的算法与其它相关算法相比,算法的预测准确性更高,执行效率更快。
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| 关 键 词： | 社会媒体流 排名算法 排名学习 线性模型 |
| 收稿时间： | 2014/10/29 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2014/12/9 0:00:00 |
Learning to Rank Based on Linear Model for Social Media Streams |
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| ZHANG Wei and LI Yue-xin.Learning to Rank Based on Linear Model for Social Media Streams[J].Computer Science,2015,42(12):272-274, 291. |
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| Authors: | ZHANG Wei and LI Yue-xin |
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| Affiliation: | Faculty of Computer Science and Information Engineering,Hubei University,Wuhan 430064,China and Faculty of Computer Science and Information Engineering,Hubei University,Wuhan 430064,China |
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| Keywords: | Social media streaming Ranking Learn to rank Linear model |
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