基于微博关注特性的UF_AT模型用户兴趣挖掘研究 在社交媒体时代,微博作为国内主流社交网站,信息量与日俱增。然而,目前微博用户兴趣挖掘方法大多停留在研究用户浏览网页时点击行为、用户所发微博内容或所在社区等表象层面,尚未深入到微博用户使用特性层面。 为解决这个问题,本文提出了一种改进作者主题模型UF_AT(users focus-author topic),该模型从用户微博内容出发,结合用户关注对象微博,挖掘用户兴趣主题。通过对真实数据的实验,结果表明UF_AT模型在用户兴趣主题以及主题词概率值上均高于AT模型,而且用户兴趣主题准确、全面,验证了UF_AT模型在挖掘用户兴趣中的有效性。 本文的主要贡献在于: 1. 提出了UF_AT模型,该模型结合用户关注特性,挖掘用户兴趣主题,解决了传统模型忽视用户关注特性的问题。 2. 通过实验验证了UF_AT模型的有效性,表明该模型可以准确挖掘用户兴趣主题。 该研究的结果可以应用于社交媒体营销、个性化推荐系统、用户行为分析等领域,提高用户体验和商业价值。 关键词:微博、用户关注特性、作者主题模型、兴趣挖掘 知识点: 1. 微博用户兴趣挖掘的挑战:目前微博用户兴趣挖掘方法大多停留在研究用户浏览网页时点击行为、用户所发微博内容或所在社区等表象层面,尚未深入到微博用户使用特性层面。 2. UF_AT模型的优势:该模型结合用户关注特性,挖掘用户兴趣主题,解决了传统模型忽视用户关注特性的问题。 3. 实验结果:通过实验验证了UF_AT模型的有效性,表明该模型可以准确挖掘用户兴趣主题。 4. 应用前景:该研究的结果可以应用于社交媒体营销、个性化推荐系统、用户行为分析等领域,提高用户体验和商业价值。 本文的研究结果可以为社交媒体营销、个性化推荐系统、用户行为分析等领域提供新的思路和方法,提高用户体验和商业价值。
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