本文關鍵詞：基于詞項關聯(lián)關系與歸一化割加權的微博用戶興趣模型

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【摘要】：提出一種基于詞項關聯(lián)關系與歸一化割加權非負矩陣分解的微博用戶興趣模型構建方法。該方法首先基于詞分布上下文語義相關性來建立詞項關聯(lián)關系矩陣刻畫詞項間相似度,然后應用歸一化割加權非負矩陣分解算法獲取用戶—主題矩陣,產(chǎn)生用戶感興趣的微博主題聚類結果。實驗表明,此方法能有效地進行微博主題聚類,并支持微博用戶興趣模型構建。
【作者單位】： 西北師范大學計算機科學與工程學院;
【關鍵詞】： 詞關聯(lián)關系矩陣 歸一化割 非負矩陣分解 微博用戶興趣模型
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61163039,61363058) 甘肅省教育廳資助項目(2013A-016) 甘肅省青年科技基金(145RJYA59) 中國科學院計算技術研究所智能信息處理重點實驗室開放基金(IIP2014-4)
【分類號】：TP391.1;TP393.092
【正文快照】： 0引言隨著Web 2.0技術、無線網(wǎng)絡技術和移動通信3G技術的發(fā)展,微博社交網(wǎng)絡平臺應運而生,它不僅是擴大人際圈實現(xiàn)社會交往的社交網(wǎng)絡,更是獲取最新資訊和各方評論信息的重要媒介。在此平臺下,構建合理的用戶興趣模型是進行個性化信息服務的關鍵,也是提供個性化信息服務的依據(jù)

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本文編號：536753