[發明專利]一種基于用戶行為的個性化社區推薦方法有效
| 申請號： | 201711020926.7 | 申請日： | 2017-10-27 |
| 公開（公告）號： | CN107679239B | 公開（公告）日： | 2020-12-29 |
| 發明（設計）人： | 李文杰;于笑明;薛花;張德干 | 申請（專利權）人： | 天津理工大學 |
| 主分類號： | G06F16/9536 | 分類號： | G06F16/9536;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 天津耀達律師事務所 12223 | 代理人： | 張耀 |
| 地址： | 300384 *** | 國省代碼： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 用戶 行為 個性化 社區 推薦 方法 | ||
1.一種基于用戶行為的個性化社區推薦方法，其特征在于該方法主要包括如下關鍵步驟：
第1、目標用戶屬性及其行為分析：
第1.1、從微博社交平臺爬取所需用戶數據集合；
第1.2、對爬取到的數據進行篩選過濾，選出符合所需數據，處理并整合用戶屬性信息；
第1.3、數據分為訓練集和測試集；
第2、目標用戶相似度計算：
第2.1、遍歷目標用戶所關注博主集合；
第2.2、以及遍歷目標用戶所參與社區或討論話題；
第2.3、利用如下擴展的Jaccard相似度計算公式得到相似用戶集；
其中，F(u)指u關注的博主集合，F(v)指v關注的博主集合，C(u)是u參加過的社區，C(v)是v參加過的社區；u、v指目標用戶；
第3、相似用戶集影響分析：
第3.1、數據庫中獲取與待推薦集相關的數據，計算用戶活躍度和傳播能力；
第3.2、PageRank是通過計算網頁鏈接數量進行網頁排名，在此基礎上考慮微博用戶所發帖子被轉發程度，因此用轉發概率進行衡量，用戶影響力計算公式：
其中，I(i)表示用戶i的所有粉絲集合，d為轉發概率，S(j,i)指j分給i的UBR值的比率，如下所示：
其中，Si為i的傳播力，Sk為j關注的博主的傳播力，n為j追隨的博主數，S(j,i)代表i占j所有關注人的UBR值比例；
第3.3、通過上述兩步驟分析得到最終待推薦集；
第4、社區融合分析：
第4.1、獲取最終推薦集所參與社區、話題信息；
第4.2、進行社區重疊判斷，如果用戶已經關注過待推薦博主或者用戶已經參與過話題社區的討論，那就進行社區篩選過濾；相反若沒有，則繼續推薦給目標用戶。
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