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基于有指导LDA用户兴趣模型的微博主题挖掘_王立人.pdf

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50 9 2015 9 第 卷 第 期 ( ) 年 月 山 东 大 学 学 报 理 学 版 Vol. 50 No. 9 Journal of Shandong University (Natural Science) Sep. 2015 文章编号:1671-9352 (2015)09-0036-06 DOI :10. 6040 /j. issn. 1671-9352. 3. 2014. 287 基于有指导LDA 用户兴趣模型的微博主题挖掘 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 , , , , 王立人 余正涛 王炎冰 高盛祥 李贤慧 (1. , 650500 ; 昆明理工大学信息工程与自动化学院 云南 昆明 2. , 650500) 昆明理工大学智能信息处理重点实验室 云南昆明 : , 、 、 、 摘要 用户发布的微博内容能够体现用户兴趣 微博中用户的转发 评论 回复 他人评论等微博行为对用户兴趣 。 , LDA (latent dirichlet allocation) 具有很强的指导作用 为了有效利用用户微博行为 提出了一种基于有指导 的微 。 、 、 、 4 博内容用户兴趣建模方法 首先通过分析对微博的转发 评论 回复 他人评论这 个因素对用户微博兴趣主题的 , 4 ; , 4 LDA LDA 影响 定义了 种约束关系 然后基于用户微博内容 将 种约束关系融合到 模型中构建有指导的 微博 , , 。 , LDA , 主题生成模型 最后得到用户的微博主题分布 从而获得用户兴趣模型 实验结果表明 相比 模型 该方法 , 4 。 的准确率有很大提高 引入 种信息对微博用户兴趣发现有非常重要的指导作用 : ; ; ; LDA 关键词 微博内容 兴趣挖掘 微博行为 有指导
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