基于内容和背景的微博问答问题推荐

新浪微博的新功能微博问答一经上线就抢占了大部分内容付费的市场,如何对特定的博主提出其愿意回答并且围观量多的问题就成了我们关注的重点。针对问答关键词的推荐问题,提出了基于AW-LDA模型的用户关键词挖掘方法,并结合微博内容和背景并存的特点,采用了基于内容和背景的用户相似度分析方法。通过进行对比试验,结果表明:该用户关键词挖掘方法和问题关键词推荐方法相较于传统方法推荐的问答关键词推荐效率提高了9.15%,推荐的关键词收益率提高了15.53%。