基于本体建模的微博信息管理机理研究
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:G206
【图文】:
图 6-2 网格领域本体匹配算法描述.4.2 基于微博用户推荐本体的 LDA 主题推荐微博信息推荐本质上属于微博信息组织的内容,但是由于涉及到用户角色的出现,博信息中信息推荐问题已不单单是信息组织问题,其融合了信息传播的若干内容,成立在微博信息组织与传播之上的一种用户服务功能。目前,由于用户数据稀疏性和用息的非结构化带来的推荐不准确的问题成为影响微博发展的制约因素。以多级过滤和推荐模型为趋势的个性化推荐和精准化推荐研究成为微博用户信息推荐研究的主流。微博推荐系统结合了用户的喜好、话题与话题的相似程度、状态与状态的相似程度等模式,在微博推荐系统中具有良好的效果。另外,针对用户信息的非结构化问题,以的本体架构为数据结构来构建微博信息推荐系统的底层数据库,结合改进的 LDA 模型微博信息和用户的推荐,将有效的提高微博信息推荐的精度和质量。
文提到用户层中,需要注意的是,对于微博用户的集合U={u1,u2 ,。。,u微博用户ui ,按照上面的思想合并其微博内容得到一个词频向量的表示,tfi,2…tfi,v> 。而对于主题层面而言,用户ui 向量记为{ pui,1 pui,1….., pui ,k图 6-3 文档-主题-词的三层关系图 6-4 用户—主题—词的三层关系
得到微博用户生成主题的概率多项分布,用来表征微博用户的兴趣模型。在使用中,该兴趣模型的用户层就对应到原始LDA模型中的文档层,即由文档-主题-词的三层关系变为了用户-主题-词的关系,如果用矩阵表示就如图6-4和图6-5所示。
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本文编号:2787044
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