2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題（含答案詳解+作文范文）_第1頁
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文檔簡介

1、微博作為一種新型的社交網(wǎng)絡(luò)平臺,已經(jīng)成為用戶發(fā)布和獲取信息的重要途徑。對微博進行主題建模能使用戶從海量信息中找到感興趣的信息和用戶。但是由于微博消息長度短,更新速度快以及噪音大等問題,傳統(tǒng)的主題建模方法效果并不理想。
　　 本文實現(xiàn)了兩種對LDA主題建模改進的方法,基于用戶維度的建模方法將原始LDA模型和作者主題模型相結(jié)合,通過對用戶一主題進行建模取代原有的文檔一主題建模方式,解決了文本長度過短而造成的信息量不完整的問題;基于領(lǐng)

2、域一時間的建模方法在前者的基礎(chǔ)上進一步認(rèn)為微博消息在領(lǐng)域和時間上有著明顯的集中性,因此考慮了領(lǐng)域和時間因素的建模方法能有效地降低微博消息中的噪音,提高主題區(qū)分度。在此基礎(chǔ)上,本文通過訓(xùn)練好的主題模型對用戶進行興趣挖掘,并實現(xiàn)用戶的個性化推薦,包括相似用戶推薦和用戶感興趣的微博消息推薦。
　　 實驗證明,基于主題模型實現(xiàn)的個性化推薦的準(zhǔn)確率均高于使用TF-IDF算法,且兩種改進的建模方法在主題質(zhì)量上確實明顯優(yōu)于直接應(yīng)用LDA模型對

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