LDA模型在微博用户推荐中的应用

摘要：

潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型可用于识别大规模文档集中潜藏的主题信息，但是对于微博短文本的应用效果并不理想。为此，提出一种基于LDA的微博用户模型，将微博基于用户进行划分，合并每个用户发布的微博以代表用户，标准的文档-主题-词的三层LDA模型变为用户-主题-词的用户模型，利用该模型进行用户推荐。在真实微博数据集上的实验结果表明，与传统的向量空间模型方法相比，采用该方法进行用户推荐具有更好的效果，在选择合适的主题数情况下，其准确率提高近10%。

关键词：主题模型、潜在狄利克雷分配、微博、用户模型、兴趣分析、用户推荐

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技支撑计划基金资助项目2013BAH21B00；北京市自然科学基金资助项目4123091；北京市属高等学校人才强教深化计划基金资助项目“中青年骨干人才培养计划”PHR20110815。

在线出版日期：2014-06-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1-6,11