[发明专利]一种基于社交网络用户属性的主题推荐方法有效
| 申请号： | 202011345609.4 | 申请日： | 2020-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN112487303B | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 徐向华;胡杰;王然;李平 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F16/951;G06F16/335 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱亚冠 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于社交网络用户属性的主题推荐方法。本发明方法首先获取用户的微博内容并预处理，过滤用户，标注数据集；采用LDA模型求出用户微博的主题概率分布，得到最初的主题分布，求得不同性别在不同主题下的变异因子，与主题分布结合得到主题因子；再计算用户与友邻关系的亲密度，评价友邻用户的影响力，得到置信度；利用分词软件提取个人描述和标签的关键词，转换成向量矩阵，求得相似性因子；最后将上述三个因子融合得到用户主题模型。本发明方法利用大数据时代获取数据的便利性，提取用户基本资料、用户关系数据和用户微博，针对三个因素构建动态权重主题模型，预测用户的主题分布并进行标注，提高了推荐准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 社交 网络 用户 属性 主题 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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