王宁宁
- 作品数：2 被引量：8H指数：1
- 供职机构：山东师范大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：山东省社会科学规划研究项目教育部人文社会科学研究基金山东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 融合标签与人工蜂群的微博推荐算法被引量：1
- 2016年
- 针对基于标签的推荐算法中存在的冷启动问题,提出了一种融合标签与人工蜂群的微博推荐算法——TABC-R。首先,对用户的标签信息进行定义,并使用标签集表示用户兴趣;其次,根据标签权重、标签属性权重和标签与微博中词语的相似度三种变量来构造人工蜂群算法中的适应度函数;最后,利用人工蜂群算法的搜索策略,搜索出具有最优适应度值的微博向用户进行推荐。与基于标签的推荐(T-R)算法和基于人工蜂群的推荐算法(ABC-R)相比,TABC-R算法的准确率和召回率均有小幅提升,表明了TABC-R算法的有效性。
- 王宁宁鲁燃王智昊
- 关键词：标签人工蜂群冷启动适应度函数
- 基于用户标签的微博推荐算法被引量：8
- 2017年
- 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。
- 王宁宁鲁燃王智昊刘承运
- 关键词：效应函数生命周期
