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基于有指导LDA用户兴趣模型的微博主题挖掘_王立人
50 9 2015 9
第 卷 第 期 ( ) 年 月
山 东 大 学 学 报 理 学 版
Vol． 50 No． 9 Journal of Shandong University (Natural Science) Sep． 2015
文章编号:1671-9352 (2015)09-0036-06 DOI :10. 6040 /j． issn． 1671-9352. 3. 2014. 287
基于有指导LDA 用户兴趣模型的微博主题挖掘
1，2 1，2 1，2 1，2 1，2
， ， ， ，
王立人 余正涛 王炎冰 高盛祥 李贤慧
(1． ， 650500 ;
昆明理工大学信息工程与自动化学院 云南 昆明
2． ， 650500)
昆明理工大学智能信息处理重点实验室 云南昆明
: ， 、 、 、
摘要 用户发布的微博内容能够体现用户兴趣 微博中用户的转发 评论 回复 他人评论等微博行为对用户兴趣
。 ， LDA (latent dirichlet allocation)
具有很强的指导作用 为了有效利用用户微博行为 提出了一种基于有指导 的微
。 、 、 、 4
博内容用户兴趣建模方法 首先通过分析对微博的转发 评论 回复 他人评论这 个因素对用户微博兴趣主题的
， 4 ; ， 4 LDA LDA
影响 定义了 种约束关系 然后基于用户微博内容 将 种约束关系融合到 模型中构建有指导的 微博
， ， 。 ， LDA ，
主题生成模型 最后得到用户的微博主题分布 从而获得用户兴趣模型 实验结果表明 相比 模型 该方法
， 4 。
的准确率有很大提高 引入 种信息对微博用户兴趣发现有非常重要的指导作用
: ; ; ; LDA
关键词 微博内容 兴趣挖掘 微博行为 有指导
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