【摘 要】
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为了准确挖掘微博用户的兴趣,论文获取并分析用户原创、转发和点赞过的微博内容以及微博热度的排行等数据,准确地得到描述微博用户兴趣的信息,然后基于LDA模型,提出了一种新
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为了准确挖掘微博用户的兴趣,论文获取并分析用户原创、转发和点赞过的微博内容以及微博热度的排行等数据,准确地得到描述微博用户兴趣的信息,然后基于LDA模型,提出了一种新的主题特征提取模型——RLDA模型.该模型在原有的LDA模型中加入了微博背景中特有的微博热度排行这一信息,从而改进LDA模型的来提高模型挖掘微博用户兴趣的准确率.在RLDA主题模型建模的过程中,引入“超超参数”的概念,通过Dirichlet分布对超参数取值进行采样.实验表明,与LDA模型相比,RLDA模型在微博用户兴趣挖掘的准确度上有了很大的
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