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微博的個(gè)性化推薦對(duì)于提升用戶體驗(yàn)和幫助用戶及時(shí)、準(zhǔn)確地獲取信息具有重要意義。在分析微博用戶行為模式的基礎(chǔ)上，提岀一種基于情景建模和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微博個(gè)性化推薦模型。從時(shí)間和地域兩個(gè)維度對(duì)用戶進(jìn)行情景建模，提取用戶的時(shí)間情景模式和地域情景模式，同時(shí)給岀情景模式相似度計(jì)算方法，對(duì)用戶的情景模式進(jìn)行擴(kuò)展，捕捉用戶感興趣的情景模式傾向，在此基礎(chǔ)上建立用戶仚性化情景模式庫(kù)，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建個(gè)性化微博推薦模型，實(shí)現(xiàn)微博用戶的個(gè)性化推薦。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與￠AUSR、RA-CD算法相比，該模型具有較好的推薦效果，相比于時(shí)間情景模型和地域情景模型，其平均絕對(duì)誤差和平枃用戶滿意度指標(biāo)均達(dá)到最優(yōu)效果。
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