基于微博短文本的用户兴趣建模方法-论文.pdf

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1、第40卷第2期计算机工程2014年2月、，0l-40NO．2ComputerEngineeringFebruary2014·开发研究与工程应用-文章编号：1000___3428(2014)02—0275—05文献标识码：A中图分类号：TP393基于微博短文本的用户兴趣建模方法邱云飞lp王琳颍1，邵良杉，郭红梅(1．辽宁工程技术大学软件学院，辽宁葫芦岛125100；2．辽宁工程技术大学系统工程研究所，辽宁阜新123000；3．阜新市实验高中，辽宁阜新123000)摘要：针对微博用户兴趣建模问题，提出

2、一种在微博短文本数据集上建立用户兴趣模型的方法。为缓解短文本造成的数据稀疏性问题，在分析微博短文本结构和内容的基础上，给出微博短文本重构概念，根据微博相关的其他微博短文本和文本中包含的3种特殊符号，进行文本内容的扩展，从而扩充原始微博的特征信息。利用HowNet2000概念词典将重构后文本的特征词集映射到概念集。以抽象到概念层的文本向量为基础进行聚类，划分用户的兴趣集合，并给出用户兴趣模型的表示机制。实验结果表明，短文本重构和概念映射提高了聚类效果，与基于协同过滤的微博用户兴趣建模方法相比，平衡均

3、值提高29．1％，表明构建的微博用户兴趣模型具有较好的性能。关健词：微博；短文本重构；概念映射；短文本聚类；用户兴趣模型UserInterestModelingApproachBased0nShortTextofMicro—blogQIUYun．fei，WANGLin．ying，SHAOLiang．shan，GUOHong．mei3(1．SchoolofSoftware，LiaoningTechnicalUniversity,Huludao125100，China；2．SystemEngineer

4、ingInstitute，LiaoningTechnicalUniversity,Fuxin123000，China；3．ExperimentalHighSchoolofFuxin，Fuxin123000，China)[Abstract]Inthispaper,amethodonmodelinglaser’sinterestsbasedonshorttextofmicro—blogispresented．Inordertoovercomethelackofinformationinshorttex

5、t，onthebaseofanalyzingthestructureandcontentofmicro—blogshorttext，thispaperproposesanapproachonmicro—blogshorttextreconstruction，andnamely,accordingtotheotherrelatedandthethreekindsofspecialsymbolsofthetext，extendsthecontent，therebyextendingthecharact

6、eristicinformationoforiginalmicro—blog．IttakesadvantageofHowNet2000conceptdictionarytomapthefeaturesetofreconstructiontexttoasetofconcepts．Itclustersthesetofconceptstodivideuser’sinterests，andmeanwhile，arepresentationmechanismofuserinterestmodelispres

7、ented．Experimentalresultsshowthattheshorttextreconstructionandconceptmappingcanimprovetheefectofclustering．Comparedwiththemodelingbasedoncollaborativefiltering，F-Measurevalueisincreasedby29．1％．Thismeanstheproposedmicro—bloguser’sinterestmodelinghasabe

8、tterperformance．[Keywords]micro．-blog；short．-textreconstruction；conceptmapping；short--textclustering；userinterestmodelDOI：10．3969／j．issn．1000—3428．2014．02．060用户所发表、转发和评论的信息内容来获取用户的兴趣，1概述建立兴趣模型，基于这样的兴趣，与其他用户兴趣模型进近年来，微博以其便捷、及时的信息分享、传播和获行相似度匹配来推荐