《表1 实验因素水平：融合社交关系和标签信息的混合新闻推荐算法》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《融合社交关系和标签信息的混合新闻推荐算法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

本文实验使用Data Castle提供的Twitter数据集，选取2013年12月～2014年1月的5 000名用户。在抓取文章期间，2 563名用户至少发布了一篇文章，包括新闻门户（Yahoo新闻、CNN、New York时报、Huffington邮报和Fox新闻）的链接。在所有提取的帖子中，有1 845 345篇是由这些用户发布的。从包含新闻门户链接中，提取了10 869篇独特的新闻文章，并拥有28 923个用户新闻关系。另外还在帖子中提取了40 549个用户之间的朋友关系，用户的标签数116 563。腾讯微博数据集使用Tencent Weibo API获取公共时间线内最活跃的4 940名用户发布的568 365条微博。在包含新闻链接（新华网、网易新闻、凤凰网和人民网等）的文章中，收集与1 856个用户关联的7 722篇新闻文章，并且获得22 285个用户—新闻关系。最后，为了获得一个微博文章语料库，使用API来获取用户的时间轴和他们的社会关系。实验统计数据如表1所示。