社交网络用户发布模式和兴趣预测研究 |
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引用本文: | 胡璨,崔晓晖.社交网络用户发布模式和兴趣预测研究[J].计算机工程与应用,2020,56(9):99-105. |
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作者姓名: | 胡璨 崔晓晖 |
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作者单位: | 武汉大学 国家网络安全学院,武汉 430072 |
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基金项目: | 中央高校基本科研业务费专项基金;国家重点研发计划 |
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摘 要: | 数十亿用户通过在社交网络服务上发布照片和文本来分享他们的想法。他们对各种主题感兴趣,通常有不同的情感倾向和发布活动。提出了一个模型来表征社交网络用户的发布活动,以预测用户的兴趣。应用LDA来构建用户发帖的典型模式模型,以将用户的发贴行为表示为发帖模式的概率分布。从发布模式结果中提取出用户行为特征,并与从用户点赞的主页中提取的语言特征结合,构建兴趣预测模型。实验结果显示,使用从用户的发布行为中提取出的用户行为特征可以提高预测的准确性。
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关 键 词: | 用户拓扑 兴趣预测 情感分析 用户画像 LDA模型 |
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