基于AT模型的微博用户兴趣挖掘研究

• 作者: 刘宪国 张旭 王永贵
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 主题挖掘 AT模型 吉布斯采样
• 年，卷（期）: 2015,（13）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 126-130,144
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 5389字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1307-0086

摘要

随着微博的日趋流行与广泛使用，新浪等微博网站已经成为海量信息的来源，虽然传统的文本主题挖掘方法已经得到广泛的应用研究，但对于微博这种特殊结构的文本，传统的挖掘算法不能很好地对其进行研究。为了弥补目前微博平台主题挖掘方法的不足，以及考虑到微博信息的稀疏性，多维性等特点，提出有针对性的预处理方法，将用户微博数据与AT模型结合，通过吉布斯采样进行微博主题挖掘，对作者主题进一步提取得到用户兴趣。通过在真实数据集上的实验，以及与LDA模型对比，证明该模型能有效得到微博主题。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张旭	辽宁工程技术大学软件学院	42	255	7.0	14.0
2	王永贵	辽宁工程技术大学软件学院	47	293	10.0	15.0
3	刘宪国	辽宁工程技术大学软件学院	6	47	4.0	6.0