【摘 要】
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用户的参与度与活跃度是微博平台影响力与价值的决定性因素。然而微博中“沉默用户”群体日益庞大,为了有效地激发该类用户的参与热情,提高其活跃度,就需要以其兴趣偏好为基础,进
【机 构】
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武汉大学信息系统研究中心,武汉大学信息管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目”社会化媒体集成检索与语义方法研究”(项目编号:71273194)的研究成果之一
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用户的参与度与活跃度是微博平台影响力与价值的决定性因素。然而微博中“沉默用户”群体日益庞大,为了有效地激发该类用户的参与热情,提高其活跃度,就需要以其兴趣偏好为基础,进行个性化推荐。本文试图通过构建沉默用户兴趣模型,来充分挖掘其兴趣分布状况,以沉默用户的好友之间的关注关系形成的社会网络为基础,提出融合微博结构特征和内容特征的兴趣模型构建方法,分别运用基于聚类的社群分析方法Concor算法以及LDA主题模型,来实现该用户群体不同粒度层次的兴趣主题发现,并引入信息熵的概念,对同一层次上的兴趣偏好进行量化和排序
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