基于AT模型的微博用户兴趣挖掘研究

发布时间：2017-11-09 21:27

  本文关键词：基于AT模型的微博用户兴趣挖掘研究

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【摘要】：随着微博的日趋流行与广泛使用,新浪等微博网站已经成为海量信息的来源,虽然传统的文本主题挖掘方法已经得到广泛的应用研究,但对于微博这种特殊结构的文本,传统的挖掘算法不能很好地对其进行研究。为了弥补目前微博平台主题挖掘方法的不足,以及考虑到微博信息的稀疏性,多维性等特点,提出有针对性的预处理方法,将用户微博数据与AT模型结合,通过吉布斯采样进行微博主题挖掘,对作者主题进一步提取得到用户兴趣。通过在真实数据集上的实验,以及与LDA模型对比,证明该模型能有效得到微博主题。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学软件学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.60903082) 辽宁省教育厅项目(No.L2012113)
【分类号】：TP393.092;TP391.1
【正文快照】： 1引言作为一个提供用户互相交流与分享信息的社交网站,微博以其简单、便捷,传递速度快等特性,受到广大用户的青睐,并风靡全球。著名的Twitter微博网站用户数已经突破5亿[1],而截至2012年8月,新浪微博用户数已达3.65亿。用户不仅可以通过微博网站平台发布自己最新的情况、表达

【参考文献】

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9 蒋，

本文编号：1163678