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题名基于LDA模型的网络党建信息推送策略
被引量：5
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作者
杨帆
何敏
施继红
武浩
徐涛
李乐
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机构
云南大学信息学院
云南红岭云网络科技有限公司
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期286-291,共6页
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基金
云南省科技创新强省计划基金资助项目"国家农村信息化示范省综合信息服务平台建设关键技术研发与应用"(2014AB016)
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文摘
针对云南省基层党建综合服务平台推送服务扁平化、效率低等问题,基于潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型设计党建信息推送策略。利用LDA模型对用户历史数据进行无监督聚类,根据党员反馈矩阵推测党员偏好,通过待推送信息与党员偏好的相关度实现过滤式党建信息推送。以云岭先锋网手机报真实文本作为实验数据对该策略进行验证,结果表明,相比传统协同过滤和无差别推送方法,该策略更符合实际需求,能取得更稳定的推送效果。
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关键词
网络党建
信息推送
主题模型
党员偏好推断
潜在狄利克雷分配模型
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Keywords
network party construction
information pushing
topic model
inference of party members preference
Latent Dirichlet Allocation（LDA） model
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于非负多矩阵分解的微博网络信息推荐
被引量：1
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作者
张国英
武浩
蔡光卉
何敏
余江
徐涛
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机构
云南大学信息学院
云南红岭云网络科技有限公司
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017年第9期2718-2722,2726,共6页
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基金
云南省科技创新强省计划资助项目(2014AB016)
国家自然科学基金资助项目(61562090)
云南省应用基础研究计划面上项目(2013FB009)
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文摘
微博网站作为一种流行的社交媒体形式,在为用户提供丰富信息和服务的同时,也带来了信息超载问题。如何利用微博网络为用户推荐有价值的信息,以缓解信息超载问题变得日益重要。根据微博网络的有向性以及建立关注关系的随意性等特点,提出了一种基于非负多矩阵分解的微博网络推荐方法,综合考虑了用户之间的关注关系、用户与微博内容的转发关系,以及微博内容与主题的所属关系等多源信息。基于新浪微博数据集进行了微博内容推荐实验,结果表明基于非负多矩阵分解的方法能够有效利用微博网络中的多维信息,显著提高推荐准确度。该方法不仅能挖掘出微博内容的主题,还能挖掘出用户间的关联关系,可推广到对用户进行好友和主题的推荐。
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关键词
微博网络
推荐
非负多矩阵分解
好友
主题
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Keywords
mieroblogging network
recommendation
non- negative multiple matrix faetorization
friends
topics
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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