基于马尔科夫模型的用户兴趣转移建模

• 作者: 段跃兴 王莉 郑磊
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 社交网络 兴趣 预测 潜在狄利克雷分布 马尔科夫模型
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 仿真技术
• 页码范围: 177-182
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6495字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2018.01.031

摘要

为解决在社交网络平台中的用户内容个性化推荐问题,提出一种微博用户兴趣转移模型.用户的不同兴趣在其生活以及社交网络平台中的内容所占比例趋于稳定,且在社交网络平台中用户下一时刻的内容受到用户当前内容的影响.提出基于LDA(潜在狄利克雷分布)主题模型推断用户主题分布、确定用户兴趣,在新浪微博系统上,基于马尔科夫模型的状态转移原理构造用户兴趣的转移模型,挖掘用户兴趣之间的转移概率,实现对用户微博内容进行预测.在真实数据集上验证了该模型的合理性和有效性,其推荐准确率达到78％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王莉	太原理工大学计算机科学与技术学院	61	434	9.0	19.0
2	段跃兴	太原理工大学计算机科学与技术学院	15	55	4.0	7.0
3	郑磊	太原理工大学计算机科学与技术学院	1	6	1.0	1.0