LDA模型在微博用户推荐中的应用

• 作者: 杜永萍 邸亮
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 主题模型 潜在狄利克雷分配 微博 用户模型 兴趣分析 用户推荐
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 移动社交专题
• 页码范围: 1-6,11
• 页数: 7页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 5001字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.05.001

摘要

潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型可用于识别大规模文档集中潜藏的主题信息，但是对于微博短文本的应用效果并不理想。为此，提出一种基于LDA的微博用户模型，将微博基于用户进行划分，合并每个用户发布的微博以代表用户，标准的文档-主题-词的三层LDA模型变为用户-主题-词的用户模型，利用该模型进行用户推荐。在真实微博数据集上的实验结果表明，与传统的向量空间模型方法相比，采用该方法进行用户推荐具有更好的效果，在选择合适的主题数情况下，其准确率提高近10%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜永萍	北京工业大学计算机科学与技术学院	32	389	9.0	19.0
2	邸亮	北京工业大学计算机科学与技术学院	1	52	1.0	1.0