基于词项关联关系与归一化割加权的微博用户兴趣模型

发布时间：2017-07-13 11:20

  本文关键词：基于词项关联关系与归一化割加权的微博用户兴趣模型

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【摘要】：提出一种基于词项关联关系与归一化割加权非负矩阵分解的微博用户兴趣模型构建方法。该方法首先基于词分布上下文语义相关性来建立词项关联关系矩阵刻画词项间相似度,然后应用归一化割加权非负矩阵分解算法获取用户—主题矩阵,产生用户感兴趣的微博主题聚类结果。实验表明,此方法能有效地进行微博主题聚类,并支持微博用户兴趣模型构建。
【作者单位】： 西北师范大学计算机科学与工程学院;
【关键词】： 词关联关系矩阵 归一化割 非负矩阵分解 微博用户兴趣模型
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61163039,61363058) 甘肃省教育厅资助项目(2013A-016) 甘肃省青年科技基金(145RJYA59) 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室开放基金(IIP2014-4)
【分类号】：TP391.1;TP393.092
【正文快照】： 0引言随着Web 2.0技术、无线网络技术和移动通信3G技术的发展,微博社交网络平台应运而生,它不仅是扩大人际圈实现社会交往的社交网络,更是获取最新资讯和各方评论信息的重要媒介。在此平台下,构建合理的用户兴趣模型是进行个性化信息服务的关键,也是提供个性化信息服务的依据

【参考文献】

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本文编号：536753