基于话题相关空间的微博用户兴趣识别及可视化方法

发布时间：2018-03-30 08:21

  本文选题：微博　切入点：用户兴趣　出处：《计算机科学》2015年S1期

【摘要】：微博已经成为获取用户兴趣的有效平台。在分析了用户发表微博的习惯及特点的基础上,提出了一种基于话题相关空间自动构建,同时融合位置信息的微博用户兴趣识别方法。该方法首先基于话题检测技术构建话题相关空间,提出了基于空间范围的TFIDF计算方法,然后融合位置信息计算微博词汇的兴趣表征值,最后采用3D标签云对兴趣识别结果进行了可视化。实验结果表明了所提方法的有效性。
[Abstract]:Weibo has become an effective platform for gaining users' interest. On the basis of analyzing the habits and characteristics of the user to publish Weibo, an automatic construction based on topic related space is proposed. At the same time, Weibo user interest recognition method based on location information. Firstly, the topic correlation space is constructed based on topic detection technology, and the TFIDF computing method based on spatial range is proposed. Then the interest representation value of Weibo vocabulary is calculated by fusion of location information, and the 3D tag cloud is used to visualize the interest recognition results. The experimental results show the effectiveness of the proposed method.
【作者单位】： 山东科技大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61170079,61202152) 山东省自然科学基金(ZR2013FQ030) 教育部网络时代科技论文快速共享课题(2013122) 山东省优秀中青年科学家科研奖励基金(BS2012DX030) 山东省高等学校科技计划项目(J12LN45) 中国煤炭工业协会2013年度科学技术研究指导性计划项目(MTKJ2013-366) 山东科技大学2014-2015年度研究生科技创新基金项目(YC140324,YC140326)资助
【分类号】：TP393.092;TP391.4

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1685091