%0 Journal Article %A 彭泽环 %A 孙 乐 %A 韩先培 %A 石 贝 %T 基于排序学习的微博用户推荐 %D 2013 %R %J 中文信息学报 %P 96-103 %V 27 %N 4 %X 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。 %U http://jcip.cipsc.org.cn/CN/abstract/article_1740.shtml