微博用户兴趣模型：词关联关系与归一化割加权方法

“基于词项关联关系与归一化割加权的微博用户兴趣模型.pdf”是一篇研究论文，主要探讨了如何利用词项关联关系和归一化割加权非负矩阵分解技术来构建微博用户的兴趣模型。该模型旨在通过分析用户的微博行为，揭示用户的兴趣偏好，以便更好地理解和推荐个性化内容。 这篇论文的研究背景是在社交媒体如微博的广泛应用下，如何有效地理解和挖掘用户的行为模式，特别是用户的兴趣倾向。作者提出了一种新的方法，首先通过分析词项在语义上的分布上下文相关性，构建词项关联关系矩阵，这有助于捕捉到词汇之间的相似性和关联性。这种关联关系矩阵的建立是基于词的共现频率和语义相似度，它能够反映不同词项之间的相互联系。 接下来，论文引入了归一化割加权非负矩阵分解（Normalized Cut Weighted Non-negative Matrix Factorization, NCWMF）算法。这是一种矩阵分解技术，用于从用户-词项关联矩阵中提取关键信息。归一化割的概念源于图论，常用于图像分割和社区检测。在这里，它被用来确定用户对不同主题的兴趣权重，从而将用户和主题进行有效聚类。通过这个过程，可以得到用户对各个主题的兴趣程度，进而形成用户兴趣模型。 实验结果显示，这种方法在微博主题聚类和用户兴趣建模上表现优秀，能够准确地识别出用户的兴趣偏好，为个性化推荐提供依据。此外，这种方法的创新性和实用性得到了国家自然科学基金等多个项目的资助，证明了其在学术界和实际应用中的价值。 论文的作者包括姚伟、马慧芳、孙曰昕和张志昌，他们分别在互联网数据挖掘、人工智能、数据挖掘与机器学习以及自然语言处理等领域有深入研究。他们的工作不仅展示了在微博数据分析上的最新进展，也为其他社交媒体平台的用户行为分析提供了参考。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种结合词项关联关系和归一化割加权非负矩阵分解的微博用户兴趣模型构建方法，这种方法在实践中能够有效识别和聚类用户的兴趣主题，对于社交媒体的数据挖掘和个性化推荐具有重要意义。