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社会媒体用户标签的分析与推荐
被引量:
12
1
作者
涂存超
刘知远
孙茂松
《图书情报工作》
CSSCI
北大核心
2013年第23期24-30,35,共8页
微博是Web2.0时代重要的网络服务工具,作为以用户为中心的信息发布、传播和分享平台,它包含了非常丰富的用户信息。在微博中,可以使用标签表示用户的兴趣和属性。而一个用户的兴趣和属性,通常包含在这个用户的文本信息和网络信息中。针...
微博是Web2.0时代重要的网络服务工具,作为以用户为中心的信息发布、传播和分享平台,它包含了非常丰富的用户信息。在微博中,可以使用标签表示用户的兴趣和属性。而一个用户的兴趣和属性,通常包含在这个用户的文本信息和网络信息中。针对微博用户的标签进行分析,提出网络正则化的标签分发模型(NTDM)来为用户推荐标签。NTDM模型对用户个人简介中的词语和标签之间的关系进行建模,同时利用其社交网络结构作为模型的正则化因子。在真实数据集上的实验表明,NTDM在效果以及效率上都优于其他方法。
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关键词
用户
标签
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微博
标签分发模型
随机游走
原文传递
题名
社会媒体用户标签的分析与推荐
被引量:
12
1
作者
涂存超
刘知远
孙茂松
机构
清华大学计算机科学与技术系
出处
《图书情报工作》
CSSCI
北大核心
2013年第23期24-30,35,共8页
基金
国家自然科学基金(NSFC)的支持下完成的
授权号为61170196和61202140
文摘
微博是Web2.0时代重要的网络服务工具,作为以用户为中心的信息发布、传播和分享平台,它包含了非常丰富的用户信息。在微博中,可以使用标签表示用户的兴趣和属性。而一个用户的兴趣和属性,通常包含在这个用户的文本信息和网络信息中。针对微博用户的标签进行分析,提出网络正则化的标签分发模型(NTDM)来为用户推荐标签。NTDM模型对用户个人简介中的词语和标签之间的关系进行建模,同时利用其社交网络结构作为模型的正则化因子。在真实数据集上的实验表明,NTDM在效果以及效率上都优于其他方法。
关键词
用户
标签
推荐
微博
标签分发模型
随机游走
Keywords
user tags recommendation microblog tag dispatch model random walk
分类号
G206 [文化科学—传播学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
社会媒体用户标签的分析与推荐
涂存超
刘知远
孙茂松
《图书情报工作》
CSSCI
北大核心
2013
12
原文传递
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参考文献
引证文献
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