本文關鍵詞：基于LDA主題模型的用戶興趣發(fā)現(xiàn)方法

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【摘要】：用戶興趣是對微博用戶研究的重要內容,本文使用聚類方法提取用戶興趣。由于微博短文本的特征稀疏和上下文依賴性,傳統(tǒng)方法不能取得良好的效果。本文對微博短文本進行基于LDA主題模型的特征拓展處理。LDA主題模型引入隱含主題,通過主題相似性,在一定程度上拓展文本特征,彌補原文本特征稀疏的缺點。并且,在處理多義詞時,主題相似性能明顯區(qū)分不同詞義,以解決上下文依賴問題。在此基礎上,通過文本聚類方法提取用戶興趣。通過實驗表明,在引入LDA模型下,聚類效果和用戶興趣抽取的到明顯提升,有效解決的微博用戶興趣發(fā)現(xiàn)中文博短文本特征稀疏和上下文依賴問題。
【作者單位】： 北京郵電大學計算機學院;
【關鍵詞】： 用戶興趣 短文本 LDA 特征拓展 K-means
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973)(2013CB329606)
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 0引言用戶興趣是對微博用戶研究的重要內容,本研究中使用文本聚類方法發(fā)掘用戶興趣,文本聚類技術一直是文本挖掘領域的重要內容。而微博短文本由于具有短小、新詞多、不規(guī)范等特點,如果直接使用傳統(tǒng)的方法往往不能取得很好的效果。對微博文本的研究,具有十分重要的理論研究和

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本文編號：960956