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基于微博的用户兴趣分析及预测

基于微博的用户兴趣分析及预测

作者：陶真伟南京邮电大学

学位级别：硕士

微博,作为一种新兴的信息分享与传播方式,在最近几年尤为流行。庞大的微博用户数以及丰富的内容,使微博不仅成为了用户获取信息的手段,而且也是一个高效的广告平台。在海量的微博信息中,用户需要大量时间和精力找到感兴趣的信息,信息推... 详细信息

微博,作为一种新兴的信息分享与传播方式,在最近几年尤为流行。庞大的微博用户数以及丰富的内容,使微博不仅成为了用户获取信息的手段,而且也是一个高效的广告平台。在海量的微博信息中,用户需要大量时间和精力找到感兴趣的信息,信息推荐服务应运而生。用户兴趣挖掘是实现广告精准投放和信息推荐服务的核心技术。本文在调研了国内外大量相关研究文献后,提出基于用户的微博数据分析,提炼用户兴趣,并进一步预测用户最近的兴趣变化。其步骤为:首先,对于给定用户,采集用户微博数据集,并对其使用事先构建好的过滤器进行处理。其次,先在外部知识库上构建主题模型,然后应用该主题模型对用户微博内容进行分析。再次,用户的兴趣表达为用时间权重组合的主题概率。最后,通过用户关注好友的微博数据,用最大熵模型进行分析,挖掘出用户将来一段时间的兴趣,从而达到预测的目的。本方法具有以下优点:第一,考虑到微博文本内容较短的特点,提出结合外部知识库对主题模型进行训练,以实现微博内容的语义扩充。第二,提出对用户兴趣的表示,通过对每个主题加上一个时间权重,体现时间因素对兴趣变化的影响。第三,提出对用户兴趣预测的方法。理论分析和实验对比证明了本方法的可行性和有效性。

关键词：微博兴趣分析支持向量机主题模型最大熵模型

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对中学生上体育课的兴趣分析与建议

甘肃教育学院学报（自然科学版） 2000年第2期14卷 94-96页

作者：何建东连云港教育学院体育教研室江苏连云港222006

就中学生上体育课的兴趣进行调查分析 ,提出了完善教学方法的理论观点 .

关键词：体育教学中学生体育课兴趣分析

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基于兴趣图谱的用户兴趣分布分析及专家发现

电子学报 2015年第8期43卷 1561-1567页

作者：国琳左万利吉林大学计算科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012

尽管用户可自主生成个性化数据以更全面描述个人偏好,但由于用户创建数据不严谨、不可控,导致生成的庞大数据集大多存在质量低、噪声严重的缺陷.因此管理复杂网络信息时,不能仅使用写入性知识,必须重视具有大量领域知识的专家,因为其可... 详细信息

尽管用户可自主生成个性化数据以更全面描述个人偏好,但由于用户创建数据不严谨、不可控,导致生成的庞大数据集大多存在质量低、噪声严重的缺陷.因此管理复杂网络信息时,不能仅使用写入性知识,必须重视具有大量领域知识的专家,因为其可为系统提供高质量的信息.本文通过构建和分析用户兴趣分布曲线以发现兴趣领域专家,并提出甄别状态不正常的伪专家算法.由于网络中权威专家数量较少,所以所提供的信息是有限的.因此本文定义的领域专家不仅包含权威专家,而且包含普通用户中对某领域有极高关注的兴趣领域专家.实验证明算法的正确性和高效性,并且较低的复杂度使其可处理海量用户节点信息.

关键词：专家发现兴趣分析兴趣图谱复杂网络分析

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关联规则在浏览者兴趣分析中的应用

微型电脑应用 2009年第4期25卷 60-62页

作者：张传升张永坚山东建筑大学信息与电气工程系

文章讨论了关联规则、Aporioi算法、多层次关联规则以及在挖掘电子商务网站用户兴趣方面的应用,并以网站部分数据为例,应用多层次关联规则进行兴趣分析。

关键词：关联规则 Aporioi算法多层次关联规则兴趣分析

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高校学生网络行为与兴趣关联分析

高校学生网络行为与兴趣关联分析

作者：瞿学新西南科技大学

学位级别：硕士

校园信息化建设已逐渐普及,日志分析工具在网络应用中已比较普遍,但目前仅具有信息监控、流量管控、应用控制和行为管理等功能,缺少对学生的浏览兴趣分析。基于校园网络,对学生的浏览行为关联分析,从而了解学生的浏览行为以及浏览兴趣,... 详细信息

校园信息化建设已逐渐普及,日志分析工具在网络应用中已比较普遍,但目前仅具有信息监控、流量管控、应用控制和行为管理等功能,缺少对学生的浏览兴趣分析。基于校园网络,对学生的浏览行为关联分析,从而了解学生的浏览行为以及浏览兴趣,对更好的构建个性化校园具有较大意义,也可以及时发现学生的需求,对学生开展个性化服务。目前,兴趣挖掘在工业界和学术界已提出了不少的方案,但针对上网日志分析学生的浏览兴趣,面临着数据量大、访问链接复杂以及数据的非结构化等问题。为此,提出了一种高校学生网络行为与兴趣关联分析的方案。通过网络访问日志得出的学生兴趣雷达图,以及关联规则分析浏览行为下的潜在浏览兴趣。本文主要对学生访问的URL进行分类,从而对绘制的学生兴趣雷达图进行分析。工作的主要内容有以下三个方面:(1)在模型训练过程中,为了避免语料库的不均衡,采用了基于Bagging的多模型分类方法对文本分类。并在特征提取时,采用一种基于互信息和关联规则的文本特征提取方法。(2)为了改善对网页分类的时耗,提出了一种基于Bagging的分类结果置信度的度量方法。将评估为可信的分类结果加入到网址集合中,从而对网页集合中存在的URL直接得到分类结果。(3)对学生浏览记录生成的兴趣雷达图进行分析,并通过关联分析挖掘学生的潜在浏览兴趣。构建可用的Web系统,将分析内容在Web中可视化展现。

关键词：网络日志网页分类数据挖掘兴趣分析

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微博用户的兴趣及性格分析

微博用户的兴趣及性格分析

作者：汤文清上海大学

学位级别：硕士

随着互联网的快速普及,人们从一个信息匮乏的时代过渡到信息爆炸的时代。在这样一个时代中,如何更为准确地获取所需要的信息资讯将是一个难点。微博是一种新型的兼具社交网络服务和互联网媒体功能的平台。它可以帮助用户更加实时地获取... 详细信息

随着互联网的快速普及,人们从一个信息匮乏的时代过渡到信息爆炸的时代。在这样一个时代中,如何更为准确地获取所需要的信息资讯将是一个难点。微博是一种新型的兼具社交网络服务和互联网媒体功能的平台。它可以帮助用户更加实时地获取或者发布信息。基于这种新型的媒体平台提供更为个性化的服务,将会进一步帮助用户更为准确和实时地获取感兴趣的内容。而在此之前,系统必须先分析用户兴趣爱好等信息。本文就是针对该研究热点,基于微博文本对用户信息进行分析。本文主要对新浪微博平台上的微博文本进行综合分析。其研究特色在于仅使用微博文本为分析的数据对象,从多个方面进行分析用户的信息。在本文中主要从微博文本中所蕴含用户的兴趣、情感和性格三个方面来进行分析,进而获取用户的信息。第一个方面是从微博文本中分析用户的兴趣,使用宏观和微观两个层面来表示用户的兴趣。通过三元过滤法来消除直接使用主题模型的训练结果中词项与主题之间关系矩阵中所可能含有的杂质,然后再使用WTMR(Word-themes mutual reinforcement)模型获取单条微博文本的主题概率分布。在获取单条微博文本主题概率分布的基础上,再一次使用WTMR模型获取微博文本集合的主题概率分布,即该微博用户兴趣信息的主题概率分布。同时,使用伪长文本和贪心策略,来提取用户感兴趣的关键词用来明确用户感兴趣的话题对象。整合用户兴趣的主题概率分布和关键词,从而获取用户兴趣。实验证明该方法能较为准确和简便地提取微博文本中所蕴含的用户兴趣。第二个方面主要是分析微博文本中的情感。改进主题模型中的经典方法LDA(Latent Dirichlet Allocation),提出DLDA(Double Latent Dirichlet Allocation)模型。将文本所蕴含的语义和情感视为平等关系来改进LDA。与此同时,使用不同的词权重来优化Gibbs Sampling。从实验结果可以看出,该方法可以更为准确地分析微博文本中所蕴含的情感极性。第三个方面是分析微博文本中所蕴含微博用户的性格。基于SC-LIWC词典,获取微博文本中所蕴含的用户性格。使用SC-LIWC词典和Big Five Model理论获取微博文本中每个词对应的大五类性格因素值。然后,再利用WTMR模型,从微博文本中挖掘用户的性格信息。从实验的结果可知,本文的方法可以较为准确地计算微博文本中蕴含用户性格。本文着重从多个方面分析微博文本中所蕴含的用户的兴趣、情感和性格内容。为了更好地展示本文研究的成果,本文设计一个基于上述三个研究结果的个性化微博服务系统。其包括三种不同类型的个性化服务,分别是:个性化微博排序、文字云导读和用户性格分析助手。这三种服务,除了给用户提供更高效地获取信息的功能,还可以用来分析用户的性格信息。

关键词：微博文本兴趣分析情感分析性格分析主题模型

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在工程造价行业深耕

成才与就业 2024年第1期 46-47页

作者：王卓沁上海建设管理职业技术学院(原上海市房地产学校)

自我认知1.性格分析MBTI测试显示,我是INTP人格,即逻辑学家型人格,喜欢分析事物,有一定的原创能力,好奇心强,追求客观,但同时可能与他人脱节,且拘谨、麻木、没有耐心、过于追求完美。2.兴趣分析我的霍兰德职业兴趣测试结果是CIA,这一类... 详细信息

自我认知1.性格分析MBTI测试显示,我是INTP人格,即逻辑学家型人格,喜欢分析事物,有一定的原创能力,好奇心强,追求客观,但同时可能与他人脱节,且拘谨、麻木、没有耐心、过于追求完美。2.兴趣分析我的霍兰德职业兴趣测试结果是CIA,这一类型比较独特,专门对应的专业和职业很少。

关键词：原创能力逻辑学家性格分析自我认知霍兰德职业兴趣追求完美好奇心兴趣分析

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微博用户的应急预警信息传播行为研究

清华大学学报（自然科学版） 2021年第6期61卷 527-535页

作者：陈安滢朱昊然苏国锋清华大学工程物理系公共安全研究院北京100084 城市综合应急科学北京市重点实验室北京100084

以微博为代表的在线社交媒体在预警信息的传播中发挥着越来越重要的作用。该文以灾害应急预警信息为例,从用户的角度出发,分别从利益相关、理性思考和用户兴趣3个方面分析微博用户传播应急预警信息的动机。基于分析结果,提出以地域指数... 详细信息

以微博为代表的在线社交媒体在预警信息的传播中发挥着越来越重要的作用。该文以灾害应急预警信息为例,从用户的角度出发,分别从利益相关、理性思考和用户兴趣3个方面分析微博用户传播应急预警信息的动机。基于分析结果,提出以地域指数(突发事件是否和用户所在地域相关)和兴趣指数(用户平时转发微博的内容)作为特征变量对用户的预警转发行为进行预测。该预测模型预测正确率达到同类型研究水平,且具有可解释性。研究结果可以对用户转发行为进行快速预测和识别,有利于进行应急预警信息的定向投送,进一步扩大传播范围。

关键词：预警信息地域分析情感分析兴趣分析行为预测

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LDA模型在微博用户推荐中的应用

计算机工程 2014年第5期40卷 1-6,11页

作者：邸亮杜永萍北京工业大学计算机科学与技术学院北京100124

潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型可用于识别大规模文档集中潜藏的主题信息,但是对于微博短文本的应用效果并不理想。为此,提出一种基于LDA的微博用户模型,将微博基于用户进行划分,合并每个用户发布的微博以代表用户,标准的文档-主题-词... 详细信息

潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型可用于识别大规模文档集中潜藏的主题信息,但是对于微博短文本的应用效果并不理想。为此,提出一种基于LDA的微博用户模型,将微博基于用户进行划分,合并每个用户发布的微博以代表用户,标准的文档-主题-词的三层LDA模型变为用户-主题-词的用户模型,利用该模型进行用户推荐。在真实微博数据集上的实验结果表明,与传统的向量空间模型方法相比,采用该方法进行用户推荐具有更好的效果,在选择合适的主题数情况下,其准确率提高近10%。

关键词：主题模型潜在狄利克雷分配微博用户模型兴趣分析用户推荐