本文關(guān)鍵詞：微博用戶興趣的提取和動(dòng)態(tài)建模

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【摘要】：社交媒體應(yīng)用的迅猛發(fā)展改變了人們的生活和人際交往形式,以原創(chuàng)性、時(shí)效性、便捷性著稱的微博表現(xiàn)出非常強(qiáng)勁的發(fā)展勢頭。微博的出現(xiàn)極大地豐富了網(wǎng)絡(luò)中的內(nèi)容,用戶根據(jù)自身喜好關(guān)注微博平臺(tái)中特定的公共或私人微博賬號,來獲取大量與用戶興趣相關(guān)的內(nèi)容。微博系統(tǒng)為用戶提供了豐富的話題及內(nèi)容,用戶可以根據(jù)自身的喜好來選擇接收某些方面的內(nèi)容,因此微博系統(tǒng)除在線社交功能之外的強(qiáng)大的功能是以興趣為主導(dǎo)的內(nèi)容接收或發(fā)布平臺(tái),在此基礎(chǔ)之上,為了提高用戶體驗(yàn)質(zhì)量、分析用戶行為軌跡、高質(zhì)量的個(gè)性化推薦,用戶的興趣提取和行為動(dòng)態(tài)建模十分必要。本論文的工作主要分為兩個(gè)部分:第一個(gè)部分,通過分析微博消息的文本內(nèi)容,挖掘用戶感興趣的話題形成用戶興趣,為用戶的行為建模做準(zhǔn)備;第二個(gè)部分,通過研究用戶發(fā)布的與興趣相關(guān)的微博,在時(shí)間軸上對用戶的行為進(jìn)行動(dòng)態(tài)建模,挖掘用戶行為規(guī)律,并且依據(jù)模型預(yù)測用戶行為并對用戶推薦相關(guān)內(nèi)容。在挖掘微博用戶興趣方面,由于用戶興趣具有強(qiáng)烈的個(gè)人屬性,本文主要采用非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行挖掘。首先將微博文本看作短文本,在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對微博短文本的分詞以及向量化;其次,對詞語向量之間的相似度進(jìn)行研究,利用相似度來表征微博文本之間的距離關(guān)系,為下一步工作做準(zhǔn)備;再次,分別采用LDA主題生成模型和基于詞向量的K-means聚類對用戶興趣進(jìn)行挖掘;最后基于以上研究過程,生成基于用戶微博短文本集的興趣標(biāo)簽。在基于用戶興趣的用戶建模過程中,首先選定與用戶興趣相關(guān)的微博短文本,按照時(shí)間順序?qū)⒂脩襞d趣排序,繼而在時(shí)間軸上基于馬爾科夫模型對用戶的興趣轉(zhuǎn)移進(jìn)行動(dòng)態(tài)建模,生成用戶興趣轉(zhuǎn)移概率矩陣,模擬出用戶注意力在興趣之間的轉(zhuǎn)移情況,利用模型對微博用戶進(jìn)行內(nèi)容推薦與內(nèi)容預(yù)測,并利用內(nèi)容推薦準(zhǔn)確率對動(dòng)態(tài)模型進(jìn)行評估,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本模型可以有效模擬用戶行為,內(nèi)容推薦準(zhǔn)確率達(dá)到78%。
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1292364