基于多标签语义关联关系的微博用户兴趣建模方法

• 作者: 刘海姣 王艳茹 马慧芳 魏家辉
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 社会科学
• 关键词: 多标签 标签关联关系 标签语义特征 用户兴趣模型
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 2067-2073
• 页数: 7页
• 分类号: G254.91
• 字数: 6475字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2018.11.021

摘要

微博用户利用标签信息表征其兴趣及属性,通过分析微博用户标签特点以及现有微博推荐方法的局限性,提出一种改进的基于多标签语义关联关系的微博兴趣建模方法.为了解决现有加标方法忽略了语义关联及多标签间关联的问题,首先通过计算标签对在微博用户集合中的共现频率得到标签对语义内联关系;其次构建由标签对连接词组成的路径,通过共享熵进一步计算标签对语义外联关系;最后将两者结合得到标签对语义关联关系矩阵,由此来对用户-标签矩阵进行更新,得到基于多标签语义关联关系的微博用户兴趣模型.以新浪微博公开API抓取的大量微博信息作为实验数据,进行了一系列的实验和分析,结果表明本文构建的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	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
5	刘海姣	西北师范大学计算机科学与工程学院	6	5	2.0	2.0
6	魏家辉	西北师范大学计算机科学与工程学院	3	6	2.0	2.0
7	王艳茹	西北师范大学计算机科学与工程学院	2	3	1.0	1.0