论文研究基于用户标签的微博推荐算法.pdf

为了解决推荐算法中用户标签稀疏、推荐准确度不高的问题，提出了一种基于用户标签的微博推荐算法。利用TextRank排序方法提取用户发布微博中的关键词，并对该关键词进行扩展，将其作为表示用户兴趣的标签；再根据微博的效应函数和生命周期形成待推荐的微博列表，计算用户标签及其同义词在待推荐微博列表中出现的次数，将出现次数较多的TOP-k条微博推荐给用户。通过实验验证，该算法能够有效地解决用户标签的稀疏性问题，并能提高推荐算法的准确性。