基于词项关联关系与归一化割加权的微博用户兴趣模型

• 作者: 姚伟 孙曰昕 张志昌 马慧芳
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 词关联关系矩阵 归一化割 非负矩阵分解 微博用户兴趣模型
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1630-1633
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.06.007

摘要

提出一种基于词项关联关系与归一化割加权非负矩阵分解的微博用户兴趣模型构建方法.该方法首先基于词分布上下文语义相关性来建立词项关联关系矩阵刻画词项间相似度,然后应用归一化割加权非负矩阵分解算法获取用户—主题矩阵,产生用户感兴趣的微博主题聚类结果.实验表明,此方法能有效地进行微博主题聚类,并支持微博用户兴趣模型构建.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马慧芳	西北师范大学计算机科学与工程学院	59	520	12.0	21.0
2	孙曰昕	西北师范大学计算机科学与工程学院	4	36	3.0	4.0
3	张志昌	西北师范大学计算机科学与工程学院	16	108	6.0	10.0
4	姚伟	西北师范大学计算机科学与工程学院	3	11	2.0	3.0