%0 Journal Article %A 周炜翔 %A 张雯 %A 杨博 %A 柳毅 %A 张琳 %A 张仰森 %T 面向微博用户的个性化推荐算法研究 %D %R 10.19678/j.issn.1000-3428.0055979 %J 计算机工程 %P 60-66,73 %V 46 %N 10 %X 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。 %U http://www.ecice06.com/CN/10.19678/j.issn.1000-3428.0055979