社区热点微博推荐研究

来源：计算机研究与发展杂志2015年第5期北京时间：

作者：彭泽环,孙乐,韩先培,陈波,

摘要：分析并总结了影响用户对特定微博兴趣的若干因素，在此基础上基于潜在因素模型提出了1个融合显式特征和潜在特征的社区热点微博推荐算法(communitymicro-blogrecommendation,CMR)，并将其用于发现微博兴趣社区热点信息.算法在3个兴趣社区上进行了实验，结果表明：1)融合2种特征信息的微博推荐效果好于使用单一特征信息的推荐；2)CMR的推荐效果好于基于转发次数的对照实验(micro-blogrepostrankbasedrecommendation,MRR)；3)通过分析各个算法所推荐的微博内容，发现CMR倾向于为用户推荐兴趣社区相关微博，而MRR倾向于为用户推荐公共热点微博.

关键词：微博, 推荐, 社区, 潜在因素模型, 信息过载,