计算机工程

作者：周炜翔, 张雯, 杨博, 柳毅, 张琳, 张仰森

单位：1. 北京信息科技大学 智能信息处理研究所, 北京 100101;2. 国家计算机网络应急技术处理协调中心, 北京 100029

关键词：个性化推荐,情景建模,卷积神经网络,情景模式库,用户满意度

基金：国家自然科学基金"网络社交媒体中特定社会安全事件的侦测分析与态势评估研究"（61772081）。

微博的个性化推荐对于提升用户体验和帮助用户及时、准确地获取信息具有重要意义。在分析微博用户行为模式的基础上，提出一种基于情景建模和卷积神经网络的微博个性化推荐模型。从时间和地域两个维度对用户进行情景建模，提取用户的时间情景模式和地域情景模式，同时给出情景模式相似度计算方法，对用户的情景模式进行扩展，捕捉用户感兴趣的情景模式倾向，在此基础上建立用户个性化情景模式库，采用卷积神经网络构建个性化微博推荐模型，实现微博用户的个性化推荐。实验结果表明，与ILCAUSR、RA-CD算法相比，该模型具有较好的推荐效果，相比于时间情景模型和地域情景模型，其平均绝对误差和平均用户满意度指标均达到最优效果。

来源：2020年第10期

《计算机工程》期刊编辑部

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