期刊论文

Identifying Hierarchy Evolution of User Interests with LDA Topic Model

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数据分析与知识发现

2096-3467

2019

3

7

1-13

10.11925/infotech.2096-3467.2018.1065

国家社会科学基金重大项目“基于多维度聚合的网络资源知识发现研究”（项目编号:13&ZD183）； 湖北省自然科学基金“基于社会化标签挖掘的智慧城市‘印象云’构建模式研究”（项目编号:2018CFB387）； 中央高校基本科研业务费项目“基于社会化标签挖掘的城市画像研究”（项目编号:CCNU18QN040）的研究成果之一；

本校为第一机构

【目的】探究用户兴趣层级结构,揭示用户兴趣层级演化规律,以提高个性化信息服务的质量,满足用户信息需求。【方法】利用LDA主题模型获取用户标签主题;通过定义标签兴趣度计算公式,并结合提取的用户标签主题,动态感知用户兴趣;依据构建的兴趣网络划分用户兴趣核心–边缘结构,进而分析用户兴趣层级结构的演化规律。【结果】用户兴趣的核心–边缘结构会随着用户兴趣领域的确定而逐渐收敛并趋于稳定。时间序列下用户兴趣层级的升降级演化主要包括始终处于核心层、核心层向边缘层淡化和边缘层向核心层晋升三种。 【局限】基于已有用户兴趣层级演化规律进行未来时间节点下的用户兴趣预测和评估需要进...

[Objective] This study explores the structure of user interest hierarchy,as well as its evolution laws,aiming to improve the quality of personalized information services.[Methods] First,we used the LDA topic model to retrieve the topics of users’ tags.Then,we calculated the tag’s degree of interests,which were combined with their topics to identify user’s interests.Finally,we created the “core-edge” structure for user’s interests based on the interest network to analyze the evolution laws of their hierarchy.[Results] The “core-edge” str...