利用文本相似度预测用户赞踩行为

"该资源是一份关于数据挖掘竞赛的解题思路PPT，主要探讨了如何利用文本语义相似度来预测用户对帖子的赞踩行为。内容涉及到数据源、解决方案、实验内容和预期效果，特别关注了帖子内容对用户喜好的影响以及如何通过向量相似性匹配进行预测。解决方案中提到了对短文本和长文本的处理方法，使用R语言的jiebaR包进行文本预处理，并通过余弦相似度计算文本间的语义相似度。" 在这份资料中，主要的知识点包括： 1. **文本语义相似度**：这是解决问题的核心，通过计算文本之间的相似度来预测用户对新帖子的反应。在这个案例中，"幸福"和"开心"被视为语义上相似的词。 2. **数据源**：数据来源于用户浏览记录、赞踩行为，包含用户id、帖子id、浏览次数、赞踩信息等，这些数据用于构建用户兴趣模型。 3. **特征工程**：为了处理文本的稀疏性和口语化问题，采用了R语言的jiebaR包进行分词、去除停用词并提取关键词。这一步是构建特征向量的关键，有助于减少噪声并突出关键信息。 4. **短文本处理**：针对短文本的特征稀疏性，采取了文本扩充策略，即收集用户点赞的短文本帖子组成集合，然后提取特征向量。 5. **向量表示**：每个文本被表示为一个特征向量，其中的元素代表特定关键词的权重。使用TF-IDF或词频可以量化关键词的重要性。 6. **余弦相似度**：计算两个向量的余弦相似度来衡量它们的语义接近程度，如示例中所示，通过计算两个向量的点积除以它们的模的乘积得到。 7. **预测策略**：基于训练数据中用户的赞踩行为，构建用户喜好特征向量。在新帖子中，通过计算与用户喜好特征向量的相似度，选取Top K最相似的帖子进行预测。 8. **分类预测**：对于短文本和长文本，分别计算相似度并进行预测，然后综合考虑得出最终结果。 9. **实验内容与预期效果**：实验旨在预测用户在28日至30日对帖子的赞踩行为，通过比较实际结果与预测结果的吻合度来评估模型的性能。 通过以上步骤，这个解决方案旨在构建一个能够理解和预测用户行为的智能系统，这对于社交媒体平台的个性化推荐、广告投放等方面具有重要的应用价值。