[发明专利]一种适应用户兴趣变化的媒体文章推荐方法

权利要求书

1.一种适应用户兴趣变化的媒体文章推荐方法，其特征在于，包括：

S1、收集文章及评论信息；

S2、分析评论信息，计算评论的权值；

S3、基于原文文本、评论信息及评论权重生成初步推荐的文章；

S4、对生成的初步推荐文章进行过滤，生成最终推荐文章。

2.根据权利要求1所述的适应用户兴趣变化的媒体文章推荐方法，其特征在于：所述步骤S2计算评论的权值包括：

S21、构建原文与评论间的关系模型；

S22、根据构建的关系模型计算评论的原始权重；

S23、计算用户权威性；

S24、利用用户权威性对评论权重进行修正计算。

3.根据权利要求2所述的适应用户兴趣变化的媒体文章推荐方法，其特征在于：

所述关系模型包括：内容语义相似性模型和逻辑关系模型；所述逻辑关系包括回复关系和引用关系。

4.根据权利要求3所述的适应用户兴趣变化的媒体文章推荐方法，其特征在于：

所述内容语义相似性模型为：G_C＝(V，E_C)，V为文本结点，E_C为结点间边的集合；边的权值是文档间的相似性：

Sim(u,v)=Σk=1nwk(u)×wk(v)(Σk=1nwk2(u))(Σk=1nwk2(v))]]>

其中，u,v为文本节点，w_k(u)为词语k在文本u中的权重，w_k(v)为词语k在文本v中的权重，n为词条总数，权重w_k(u)为：

wk(u)=numi,uΣk=1nnumk,u×log|D||j:ti∈dj|]]>

其中，num_i,u是文本u中词条t_i的出现次数，是文本u中所有词条出现的次数之和，|D|为文档总数，|j:t_i∈d_j|为包含词条t_i的文档和。