面向微博用戶的潛在興趣分析.pdf

1、由于互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用不斷涌現(xiàn)。微博，作為一種方便快捷的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)一經(jīng)推出便獲得了人們的喜愛(ài)，成為人們?cè)诠ぷ骱蜕钪杏涗浬睿惆l(fā)情感，獲取信息，結(jié)交朋友的一種主要平臺(tái)。然而，隨著微博的迅速發(fā)展，微博上的信息量也日益增長(zhǎng)，巨大的信息量使得人們不得不耗費(fèi)更多的時(shí)間尋找自己感興趣的信息。
　　本課題的主要研究?jī)?nèi)容就是：從微博用戶的微博信息中獲取用戶的潛在興趣。挖掘出的潛在興趣可以用來(lái)向用戶提供個(gè)性化服務(wù)，如根據(jù)用戶的潛在興趣

2、向用戶推薦朋友、相關(guān)信息、商品等?，F(xiàn)如今很多流行的社交網(wǎng)站，比如新浪、人人、朋友網(wǎng)等，也向用戶提供了推薦功能，但這些社交網(wǎng)站中的推薦并未涉及用戶的文本信息內(nèi)容，使得有些推薦不一定能夠符合用戶的心理。因此，若能根據(jù)用戶的文本信息準(zhǔn)確地挖掘出微博用戶的潛在興趣，那么就可以向用戶提供更好的推薦服務(wù)。挖掘出的用戶潛在興趣除了可以用于推薦服務(wù)，也可以用于廣告投放，商家可以根據(jù)用戶的潛在興趣向其投放相應(yīng)的廣告，這樣能夠獲得更好的宣傳效果和商業(yè)利潤(rùn)。

3、
　　本研究的主要貢獻(xiàn)有以下幾點(diǎn)：第一，候選關(guān)鍵詞提取過(guò)程中，我們除了利用基于頻率的關(guān)鍵詞提取方法外，還考慮到了詞在微博信息中的位置信息，通過(guò)二者相結(jié)合的方式提取候選關(guān)鍵詞。第二，將主題模型應(yīng)用到該問(wèn)題上，并且根據(jù)微博信息的特點(diǎn)和本實(shí)驗(yàn)的要求，采用了簡(jiǎn)化的Twitter_LDA對(duì)候選關(guān)鍵詞的潛在主題進(jìn)行分析。第三，將 SVM算法用于微博用戶潛在興趣的分析，對(duì)提取出的候選關(guān)鍵詞進(jìn)行分類，剔除那些非興趣詞。第四，為了進(jìn)一步了解微博用戶