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北京市重点实验室开放基金(5026035406)

作品数：1 被引量：15H指数：1
相关作者：孙乐石贝彭泽环韩先培更多>>
相关机构：中国科学院软件研究所更多>>
发文基金：国家自然科学基金北京市重点实验室开放基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

机构

  • 1篇中国科学院软...

作者

  • 1篇韩先培
  • 1篇彭泽环
  • 1篇石贝
  • 1篇孙乐

传媒

  • 1篇中文信息学报

年份

  • 1篇2013
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排序方式：
基于排序学习的微博用户推荐被引量：15
2013年
该文在分析总结影响微博用户推荐的四大类信息,包括用户的内容信息、个人信息、交互信息和社交拓扑信息的基础上,提出一个基于排序学习的微博用户推荐框架,排序学习的本质是用机器学习中的分类或回归方法解决排序问题,该框架可以综合各类信息特征进行用户推荐。实验结果表明:(1)融合多个特征综合推荐通常可以取得更好的推荐效果;(2)基于用户个人信息、交互信息、社交拓扑信息的推荐效果均好于基于用户内容的推荐效果。
彭泽环孙乐韩先培石贝
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