本文關(guān)鍵詞：結(jié)合微博關(guān)注特性的UF_AT模型用戶興趣挖掘研究

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【摘要】：微博作為國內(nèi)主流社交網(wǎng)站,信息量與日俱增。目前微博用戶興趣挖掘方法大多停留在研究用戶瀏覽網(wǎng)頁時(shí)點(diǎn)擊行為、用戶所發(fā)微博內(nèi)容或所在社區(qū)等表象層面,尚未深入到微博用戶使用特性層面。從用戶微博內(nèi)容出發(fā),結(jié)合用戶關(guān)注對象微博,提出一種改進(jìn)作者主題模型UF_AT(users focus-author topic)。最后對真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)得出,模型在用戶興趣主題以及主題詞概率值上均高于AT模型,而且用戶興趣主題準(zhǔn)確、全面,同時(shí)驗(yàn)證了UF_AT模型在挖掘用戶興趣中的有效性。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)軟件學(xué)院;吉林省煤業(yè)集團(tuán)有限公司;
【關(guān)鍵詞】： 微博 用戶關(guān)注特性 作者主題模型 興趣挖掘
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60903082) 遼寧省教育廳資助項(xiàng)目(L2012113)
【分類號】：TP393.092;TP391.1
【正文快照】： 0引言微博作為Web 2.0下的社會媒體新形式,以其便捷、快速、易用等特點(diǎn)備受廣大用戶喜愛并頻繁使用,甚至已深入人們的日常生活。國外的Twitter以及國內(nèi)的新浪微博均被廣泛使用。新浪CEO曹國偉表示:截至2013年3月31日,新浪注冊用戶已達(dá)到5.36億。其用戶之多、數(shù)據(jù)量之大可想而

【參考文獻(xiàn)】

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9 辛潔;Deep Web數(shù)據(jù)抽取及精煉方法研究[D];蘇州大學(xué);2014年

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【二級參考文獻(xiàn)】

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中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 趙旭劍;中文新聞話題動態(tài)演化及其關(guān)鍵技術(shù)研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2012年

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 歐潔;林守勛;劉桂林;;個(gè)性化智能信息提取中的用戶興趣發(fā)現(xiàn)[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2001年03期

2 蔣學(xué)鋒;;用戶興趣的結(jié)構(gòu)和個(gè)性化服務(wù)的實(shí)現(xiàn)[J];計(jì)算技術(shù)與自動化;2005年04期

3 李鈍;曹元大;張龍飛;;用戶興趣優(yōu)化過濾方法研究[J];計(jì)算機(jī)工程;2006年20期

4 費(fèi)洪曉;戴弋;穆s，

本文編號：571754