本文關(guān)鍵詞：文本表示方法對(duì)微博Hashtag推薦影響研究——以Twitter上H7N9微博為例

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【摘要】：在總結(jié)國(guó)內(nèi)外Hashtag推薦方法和短文本表示方法的基礎(chǔ)上,文章利用基于K最近鄰(KNN)的Hashtag推薦方法,將微博文本表示為向量然后計(jì)算相似度,從語(yǔ)料中選出與目標(biāo)微博最相似的微博文本,然后抽取候選Hashtag。文章比較了向量空間模型(VSM)、潛在語(yǔ)義分析模型(LSA)、隱含狄利克雷分布模型(LDA)、深度學(xué)習(xí)(DL)等四種文本表示方法對(duì)基于KNN的Hashtag推薦效果的影響。以Twitter上H7N9微博為測(cè)試數(shù)據(jù),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明深度學(xué)習(xí)的文本表示方法在基于KNN的Hashtag推薦中取得最好的效果。
【作者單位】： 南京理工大學(xué)信息管理系;江蘇省數(shù)據(jù)工程與知識(shí)服務(wù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(南京大學(xué));
【關(guān)鍵詞】： Hashtag推薦 K最近鄰 文本表示 深度學(xué)習(xí)
【基金】：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目“面向突發(fā)事件應(yīng)急決策的快速響應(yīng)情報(bào)體系研究”(項(xiàng)目編號(hào):13&ZD174);國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“在線社交網(wǎng)絡(luò)中基于用戶(hù)的知識(shí)組織模式研究”(項(xiàng)目編號(hào):14BTQ033) 江蘇省數(shù)據(jù)工程與知識(shí)服務(wù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放課題“在線社交網(wǎng)絡(luò)上交叉學(xué)科用戶(hù)知識(shí)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)及其興趣演變研究”(項(xiàng)目編號(hào):DEKS2014KT006)研究成果之一
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.1;TP393.092
【正文快照】： 1引言當(dāng)前,各種主流微博平臺(tái)都提供Hashtag標(biāo)注功能,如關(guān)于馬航墜機(jī)事件的Hashtag在Twitter中為“#MH370”,在新浪微博中為“#MH370#”,雖然不同微博平臺(tái)中Hashtag的具體標(biāo)記形式可能不同,但功能基本相同,都具有主題標(biāo)注和話(huà)題參與的功能[1-3]。主題標(biāo)注功能指Hashtag能夠表達(dá)

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