文档摘要：为了更准确地挖掘微博用户的兴趣,在LDA主题模型基础上,引入微博用户简介、认证信息以及词汇的语义等先验知识,提出一种基于改进LDA模型挖掘微博用户兴趣的方法.方法综合考虑了微博用户的微博内容、背景信息等数据,通过改进的LDA模型挖掘出微博用户的兴趣主题.实验结果表明:改进的LDA模型在F值上优于LDA模型,能够更准确地挖掘出微博用户的兴趣.
作者：高永兵 许庆瑞Author：GAOYongbing XUQingrui
作者单位：内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头,014010
刊名：内蒙古科技大学学报
Journal：JournalofInnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology
年，卷(期)：2019, 38(3)
分类号：TP391
关键词：主题模型 兴趣挖掘 微博 用户
机标分类号：
在线出版日期：2019年11月8日
基金项目：内蒙古自治区自然科学基金资助项目基于改进LDA模型的微博用户兴趣挖掘研究[
期刊论文] 内蒙古科技大学学报--2019, 38(3)高永兵 许庆瑞为了更准确地挖掘微博用户的兴趣,在LDA主题模型基础上,引入微博用户简介、认证信息以及词汇的语义等先验知识,提出一种基于改进LDA模型挖掘微博用户兴趣的方法.方法综合考虑了微博用户的微博内容、背景信息等数据,通过改...参考文献和引证文献
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