本文關(guān)鍵詞：基于AT模型的微博用戶興趣挖掘研究

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【摘要】：隨著微博的日趨流行與廣泛使用,新浪等微博網(wǎng)站已經(jīng)成為海量信息的來源,雖然傳統(tǒng)的文本主題挖掘方法已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用研究,但對于微博這種特殊結(jié)構(gòu)的文本,傳統(tǒng)的挖掘算法不能很好地對其進行研究。為了彌補目前微博平臺主題挖掘方法的不足,以及考慮到微博信息的稀疏性,多維性等特點,提出有針對性的預(yù)處理方法,將用戶微博數(shù)據(jù)與AT模型結(jié)合,通過吉布斯采樣進行微博主題挖掘,對作者主題進一步提取得到用戶興趣。通過在真實數(shù)據(jù)集上的實驗,以及與LDA模型對比,證明該模型能有效得到微博主題。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.60903082) 遼寧省教育廳項目(No.L2012113)
【分類號】：TP393.092;TP391.1
【正文快照】： 1引言作為一個提供用戶互相交流與分享信息的社交網(wǎng)站,微博以其簡單、便捷,傳遞速度快等特性,受到廣大用戶的青睞,并風(fēng)靡全球。著名的Twitter微博網(wǎng)站用戶數(shù)已經(jīng)突破5億[1],而截至2012年8月,新浪微博用戶數(shù)已達3.65億。用戶不僅可以通過微博網(wǎng)站平臺發(fā)布自己最新的情況、表達

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9 蔣，

本文編號：1163678