基于AW-LDA的微博问答关键词优化与用户兴趣挖掘

在当前的社交媒体环境中，特别是在中国互联网领域，内容付费已经成为一种独特的商业模式。微博问答，作为新浪微博于2016年底推出的创新服务，迅速占据了内容付费市场的重要份额。用户群体A可以通过付费向用户B提问，后者可以选择是否回答，回答后产生的费用按照一定比例分配给提问者和回答者，同时问题和答案还会被广泛传播，吸引了大量围观者付费参与。 本文的核心研究问题是围绕如何针对特定的微博问答用户，提出那些他们更愿意回答且具有高收益潜力的问题。关键挑战在于有效地挖掘用户兴趣，即关键词挖掘，这有助于了解用户的真实需求和偏好。传统的用户兴趣挖掘方法通常分为两部分： 1. **基于背景挖掘**：利用用户的个人信息，如微博上的个人简介、职业、标签、毕业院校、生日、性别等，将用户归类，这有助于理解他们的基本信息和可能的兴趣领域。然而，这种方法的局限性在于某些平台提供的背景信息可能有限，需要通过多平台数据分析或利用朋友的背景信息来补充。 2. **基于内容挖掘**：通过分析用户在微博上发布的内容，如帖子、评论、转发等，可以揭示用户的兴趣点和热点话题。这种方法更具深度，但同时也依赖于用户的行为数据。 为了克服这些挑战，文章提出了基于AW-LDA（阿普里亚-王尔德-拉比诺维茨）模型的用户关键词挖掘方法。AW-LDA是一种改进的潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，LDA）模型，它能够更好地捕捉文本数据中的主题分布，从而更准确地挖掘用户的兴趣关键词。这种方法考虑了微博内容和用户背景的双重维度，通过设计一个基于内容和背景的用户相似度分析框架，提高了问题推荐的精准性和有效性。 对比试验结果显示，这种基于AW-LDA模型的用户关键词挖掘方法以及结合内容和背景的相似度分析策略，显著提升了问答关键词推荐的效率，相比于传统方法提高了9.15%，推荐的关键词所带来的收益增长了15.53%。这表明，通过更精细的用户兴趣挖掘和个性化问题推荐，可以优化内容付费市场的运营，提高整体效益。因此，对于微博问答平台和内容创作者来说，掌握这类技术对于提升用户体验和商业价值具有重要意义。