基于微博短文本的用户兴趣建模方法

• 作者: 王琳颍 邱云飞 邵良杉 郭红梅
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 短文本重构 概念映射 短文本聚类 用户兴趣模型
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 275-279
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 5190字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.02.060

摘要

针对微博用户兴趣建模问题，提出一种在微博短文本数据集上建立用户兴趣模型的方法。为缓解短文本造成的数据稀疏性问题，在分析微博短文本结构和内容的基础上，给出微博短文本重构概念，根据微博相关的其他微博短文本和文本中包含的3种特殊符号，进行文本内容的扩展，从而扩充原始微博的特征信息。利用 HowNet2000概念词典将重构后文本的特征词集映射到概念集。以抽象到概念层的文本向量为基础进行聚类，划分用户的兴趣集合，并给出用户兴趣模型的表示机制。实验结果表明，短文本重构和概念映射提高了聚类效果，与基于协同过滤的微博用户兴趣建模方法相比，平衡均值提高29.1%，表明构建的微博用户兴趣模型具有较好的性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵良杉	辽宁工程技术大学系统工程研究所	189	1464	18.0	27.0
2	邱云飞	辽宁工程技术大学软件学院	70	620	13.0	22.0
3	王琳颍	辽宁工程技术大学软件学院	1	32	1.0	1.0