文献类型：期刊文章

作　　者：吴树芳[1] 吴崇崇[1] 朱杰[2]

WU Shu-fang;WU Chong-chong;ZHU Jie(School of Management,Hebei University,Baoding 071000,China;Department of Information Management,the Central Institute for Correctional Police,Baoding 071000,China)

机构地区：[1]河北大学管理学院,河北保定071000 [2]中央司法警官学院信息管理系,河北保定071000

出　　处：《情报科学》

基　　金：国家社会科学基金项目“网络信息治理视域下社交网络不可信用户识别研究”(17BTQ068)。

年　　份：2021

卷　　号：39

期　　号：8

起止页码：103-111

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSSCI、CSSCI2021_2022、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：【目的/意义】微博用户画像的精准构建,可有效识别用户的需求,提高个性化推荐的准确率。针对现有微博用户画像构建方法对用户特征提取不全面、不准确的问题,本文提出了基于兴趣转移的用户画像构建方法。【方法/过程】首先,依据层次分析法确定不同兴趣行为的权重,并将其用于修订兴趣词权重,获得用户的初始兴趣词集;然后,依据生命周期理论获得用户兴趣行为周期,构建兴趣转移的时间衰减函数,实现对用户兴趣词集的动态更新和叠加;最后,将用户的静态属性标签与基于兴趣转移的动态兴趣标签融合构建微博用户画像。【结果/结论】实验采用从新浪微博爬取的真实数据作为数据集,实验结果显示:与已有微博用户画像构建方法相比,本文提出的方法在个性化推荐中具有较好的性能。【创新/局限】创新点为:借鉴生命周期理论刻画微博用户兴趣行为周期,构造兴趣转移的时间衰减函数,实现兴趣标签的动态更新。局限是未对静态属性标签的重要性进行界定,且未对存在异常波动的兴趣行为曲线进行深入探讨。

关 键 词：微博  用户画像  兴趣转移  行为周期  兴趣标签  

分 类 号：G250.2[图书情报与档案管理类]