一种基于联合概率矩阵分解的微博关注推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于联合概率矩阵分解的微博关注推荐方法，包括步骤1、读取用户关系信息和用户交互行为信息；步骤2、由所述用户关系信息构建用户关系矩阵；步骤3、由所述用户交互行为信息构建长期影响力矩阵，将长期影响力矩阵作为用户影响力矩阵；步骤4、对用户关系矩阵和用户影响力矩阵进行联合概率矩阵分解，得到用户潜在特征矩阵和影响力潜在特征矩阵，对用户潜在特征矩阵和影响力潜在特征矩阵內积得到用户关系强度矩阵，根据用户关系强度矩阵提取用户关系强度列表，根据用户关系强度列表进行推荐。本发明考虑交互行为的时效性，能得到个性化的推荐结果，在一定程度上缓解了数据稀疏性问题，能够提供更好的推荐结果。