%0 Journal Article
%T 基于线性学习模型的社会媒体流排名算法
%A 张威？
%A 李跃新？
%J 计算机科学
%D 2015
%X 在社会媒体中,对用户推荐适合的状态更新不仅降低了用户搜索信息的时间,也可以增加用户对服务的粘性。针对社会媒体中状态更新而推荐的准确性低的不足,提出了一种基于线性学习模型的状态更新排名算法。首先,根据社会媒体的性质定义了相应的偏好属性,并提出了一种基于线性模型的潜在偏好模型；其次,根据状态更新以及接收者的特征定义了相应的线性特征模型；最后,将潜在偏好模型和特征模型相结合,提出了一种引入时间效应的线性模型。通过实验验证表明,提出的算法与其它相关算法相比,算法的预测准确性更高,执行效率更快。
%K 社会媒体流
%K 排名算法
%K 排名学习
%K 线性模型
%U http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20151258&flag=1