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微博的流行導致信息過載等問題日益突岀，如何幫助用戶快速而準確地找到需要的微博已成為亟待解決的問題。基于協同過濾技術和基于LDA的微博推薦雖然能夠達到一定的準確性，但并不能解決內容分類過于籠統及使用LDA模型處理短文本存在弊端的問題。為此，文中提出了一種融合內容相似度與多特征計算的個性化微博推薦模型。首先，從微博內容語義出發，基于word2vec技術計算得到用戶與微博的內容相似度;然后，根據微博的時間、點贊數、評論數和轉發數等特征，計算微博的保鮮度及受歡迎度;最后，綜合考慮微博的內容相似度、保鮮度和受歡迎度，計算微博排序訐分，從而實現用戶的個性化微博推薦。該模型根據內容相似度進行推薦，從而避免了上述問題，也使得推薦結果在語乂上更為精確。實驗結果表明，所提推薦模型在準確率、召回率和F值上均具有良好的表現，尤其在準確率方面有明顯的提升效果，約提升了10%，F值也提升了約5%，從而證明了該模型的有效性。
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