【摘 要】
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社交网络中各种推广应用都依赖于用户兴趣的获取。用户兴趣获取方法多种多样,但大多集中于用户关注信息、用户浏览网页的分析,用户发表的语义信息与兴趣的潜在联系很少被深度
【机 构】
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福建省科学技术信息研究所,福建省信息网络重点实验室
【基金项目】
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福建省公益类科研院所专项项目(2015R1008-6)
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社交网络中各种推广应用都依赖于用户兴趣的获取。用户兴趣获取方法多种多样,但大多集中于用户关注信息、用户浏览网页的分析,用户发表的语义信息与兴趣的潜在联系很少被深度发掘。提出基于标签的话题分割模型,将所有文本转化为带标签的文本以便聚类。通过分析话题变化状态推测用户兴趣迁移状况,注重社交网络用户兴趣及迁移状况与话题动态变化过程的潜在关联,利用Word2vec对话题进行相似度分析,充分利用词的上下文信息表征丰富的语义信息,通过分析社交网络平台数据,得到用户兴趣分布、兴趣动态变化过程以及话题迁移状况。将结果进行拟
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