基于非负矩阵分解的用户话题兴趣度算法
张恩德1
张昱1
张翼飞2
高克宁1
1.东北大学计算中心 沈阳 1100042.沈阳航空航天大学 沈阳 110136
摘要：Web媒体被公认为继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”.而Web2.0的迅速普及,又使当今的Web媒体呈现了一种“自媒体”形式,即每个用户既是信息的接受者,也是信息发布者和信息转发者,在信息传递过程中,用户与用户互动,影响信息传播的进程.用户本身的特性对于传播有很大影响,信息传播依赖于用户个体的行为模式.因此,需要对用户和传播话题之间的关系进行建模,来度量用户对某个话题的感兴趣程度.论文提出了有效的算法来对用户进行感兴趣的话题推荐,该算法基于非负矩阵分解理论,分析用户发表过的内容,将用户感兴趣的话题推荐给该用户.该文针对研究小组下载的真实数据集-科学网数据集进行实验分析,实验结果表明算法能够有效地将用户感兴趣的话题推荐给用户.
关键词：在线社会网络用户话题兴趣度非负矩阵分解传播网络
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
资助基金：教育部英特尔信息技术专项科研项目(MOE-INTEL-2012-06)教学资源共享的云计算平台的关键技术研究(2013217004-1)
论文发表日期：2014-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1577-1580,1704 )
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