基于联合概率矩阵分解的微博关注推荐算法

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在传统的概率矩阵分解算法基础上,考虑交互行为的时效性建立用户影响力模型,并结合静态关注关系,提出了基于联合概率矩阵分解的微博关注推荐算法(UPMFF-L).在使用scrapy爬取新浪微博得到的数据集上的实验结果表明,与NMF、PMF和SoRec算法相比,UPMFF-L算法在不同数据密度下的F1-Measure平均提升了 11.82%.
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