| 构建微博用户兴趣模型的主题模型的分析 |
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| 引用本文： | 陈文涛,张小明,李舟军. 构建微博用户兴趣模型的主题模型的分析[J]. 计算机科学, 2013, 40(4): 127-130 |
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| 作者姓名： | 陈文涛 张小明 李舟军 |
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| 作者单位： | 北京航空航天大学计算机学院北京100191;北京航空航天大学计算机学院北京100191;北京航空航天大学计算机学院北京100191 |
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| 摘 要： | 分析了不同的主题模型,通过实验比较了3种主题模型构建的微博用户兴趣模型的性能。实验结果表明:TwitterLDA适用于新文档或新用户的预测,AuthorLDA产生的主题具有较高的区分度,而UserLDA和AuthorLDA能更好地反映出用户的社交网络关系。上述工作为进一步研究主题模型如何应用于微博的个性化信息推荐、情感分析和话题检测与跟踪等文本挖掘应用奠定了基础。
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| 关 键 词： | 主题模型 用户兴趣 个性化服务 |
| 收稿时间： | 2012-09-07 |
| 修稿时间： | 2012-11-24 |
Analysis of Topic Models on Modeling MicroBlog User Interestingness |
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| CHEN Wen-tao,ZHANG Xiao-ming and LI Zhou-jun. Analysis of Topic Models on Modeling MicroBlog User Interestingness[J]. Computer Science, 2013, 40(4): 127-130 |
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| Authors: | CHEN Wen-tao ZHANG Xiao-ming LI Zhou-jun |
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| Affiliation: | School of Computer Science and Engineering,Beihang University,Beijing 100191,China;School of Computer Science and Engineering,Beihang University,Beijing 100191,China;School of Computer Science and Engineering,Beihang University,Beijing 100191,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Topic model User interest Personalized service |
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