本文關(guān)鍵詞： 微博 用戶 興趣轉(zhuǎn)發(fā) 跟隨轉(zhuǎn)發(fā) 主題模型　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：微博是當(dāng)代社會重要的社交網(wǎng)絡(luò),轉(zhuǎn)發(fā)是微博的重要功能之一。在以往的用戶興趣話題挖掘研究中并未對用戶轉(zhuǎn)發(fā)博文的動機(jī)作進(jìn)一步分析,對用戶的興趣轉(zhuǎn)發(fā)未有足夠重視。針對微博的轉(zhuǎn)發(fā)特性,提出一種在原有AT模型的基礎(chǔ)上結(jié)合興趣轉(zhuǎn)發(fā)來挖掘微博用戶興趣話題的AT-IR模型;并通過對爬取的微博數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn),該模型在對用戶興趣提取的準(zhǔn)確性上優(yōu)于AT模型,同時該方法對其他主題模型也具有一定擴(kuò)展性。
[Abstract]:Weibo is an important social network in contemporary society and forwarding is one of the important functions of Weibo. Not enough attention has been paid to the user's interest forwarding. In view of Weibo's forwarding characteristics, a AT-IR model is proposed to mine Weibo user's topic of interest based on the original AT model and interest forwarding. Through the experiment of Weibo dataset, the model is better than AT model in the accuracy of user interest extraction, and the method is also extensible to other topic models.
【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)基金資助項(xiàng)目(61404069) 遼寧省科技廳博士啟動基金資助項(xiàng)目(20141140)
【分類號】：TP391.1;TP393.092
【正文快照】： 0引言隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,微博已經(jīng)逐漸融入到人們的日常生活當(dāng)中。2014年新浪微博月活躍用戶凈增4 700萬,2015年凈增6 000萬,增速顯著加快,微博用戶數(shù)量之龐大可想而知。微博中蘊(yùn)涵海量數(shù)據(jù),因此如何從中挖掘出有價值的信息尤為重要。不可否認(rèn)的是這些挖掘出的信息對輿

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本文編號：1481673