文献类型：期刊文章

作　　者：仲兆满[1,2] 管燕[1] 胡云[1] 李存华[1]

机构地区：[1]淮海工学院计算机工程学院,江苏连云港222005 [2]江苏金鸽网络科技有限公司软件研发中心,江苏连云港222005

出　　处：《软件学报》

基　　金：国家自然科学基金(61403156);江苏省科技厅产学研前瞻性联合研究基金(BY2015048-02)~~

年　　份：2017

卷　　号：28

期　　号：2

起止页码：278-291

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：微博用户兴趣挖掘是个性化推荐、社群划分的基础工作.在深入分析微博网络特点的基础上,给出了能够揭示微博网络多模性的描述模型,对面向微博网络的后续研究具有参考价值.根据微博网络的特点,提出了基于背景的用户静态兴趣表示及挖掘方法,以及基于微博的用户动态兴趣表示和挖掘方法.针对微博网络中缺少背景信息、发表微博很少的大量不活跃用户,提出了基于关注的用户兴趣挖掘方法.以新浪微博为例,选取了时尚、企业管理、教育、军事、文化这5个领域进行用户兴趣挖掘及相似度计算的实验分析和比较,结果表明,与主流的兴趣挖掘方法相比,该微博用户兴趣的表示和挖掘方法可以有效地改善微博用户兴趣挖掘的效果.

关 键 词：微博网络  用户兴趣表示  用户静态兴趣  用户动态兴趣  用户兴趣挖掘 用户兴趣相似度计算  

分 类 号：TP311]