【摘 要】
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微博平台隐含潜在的用户信息，通过微博数据挖掘用户兴趣具有重要的社会意义。结合用户兴趣与微博信息的特点，提出了一种文本聚类与兴趣衰减的微博用户兴趣挖掘（TCID-MUIM）方法。
【机 构】
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贵州大学计算机科学与技术学院,贵州大学贵州省公共大数据重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金重大研究计划项目(91746116);贵州省科技重大专项计划项目(黔科合重大专项字[2017]3002)
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微博平台隐含潜在的用户信息，通过微博数据挖掘用户兴趣具有重要的社会意义。结合用户兴趣与微博信息的特点，提出了一种文本聚类与兴趣衰减的微博用户兴趣挖掘（TCID-MUIM）方法。首先，通过基于词林的同义词合并策略弥补建模时词频信息不足的弊端；其次，利用二次Single-Pass不完全聚类算法将用户微博划分为多个簇，将簇合并为同一文档以弥补微博文本短小难以挖掘主题信息的问题；最后，通过LDA模型建模，并考虑用户兴趣随时间变化的问题，引入时间因子，将微博—主题矩阵压缩为用户—主题矩阵，获取用户兴趣。实验表明，较之传统建模方法与合并用户历史微博为同一文档的建模方法，TCID-MUIM方法挖掘的用户兴趣主题具有更好的主题区分度，且更贴合用户的真实兴趣偏好。
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