Indexed by：
Abstract：
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%。
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Source ：
计算机工程
ISSN： 1000-3428
Year： 2014
Issue： 5
Page： 1-6,11
Cited Count：
WoS CC Cited Count： 0
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count： 57
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 8
Affiliated Colleges：
