基于信息内容和用户关系的用户兴趣分类 |
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引用本文: | 吴峰,范通让,贾红佳,崔娜,赵文彬.基于信息内容和用户关系的用户兴趣分类[J].河北省科学院学报,2018(2). |
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作者姓名: | 吴峰 范通让 贾红佳 崔娜 赵文彬 |
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作者单位: | 河北省科学技术情报研究院;石家庄铁道大学信息科学与技术学院 |
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摘 要: | 从微博的内容属性和社交网络的信息传播规律特征出发,将微博文本与用户关注关系结合作为用户兴趣分类的标准,从而使提取的用户兴趣的更加准确、有效。借助建立的用户兴趣分类模型解决用户兴趣分类问题,选取新浪微博作为研究对象,应用LDA算法进行主题提取,应用LibSVM算法进行分类。实验证明,该方法分类时增加了对用户信息的全面性应用,而且与其他方法相比有更高的分类准确率。
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