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基于Word2Vec主题提取的微博推荐--《北京理工大学》2014年硕士论文
基于Word2Vec主题提取的微博推荐
【摘要】：近几年,为了解决微博上的信息过载问题,研究者们先后提出了一些基于微博的个性化信息和好友推荐算法,然而目前大部分对微博的分析都是在好友关系以及社交网络结构上,针对微博内容进行的分析比较少。在现实中,用户要面对所有被关注者发布的信息,这些信息中有大量的是用户不感兴趣的,且用户常常无法跟踪并掌握关注的主题。针对如何提取微博信息的主题并实现主题下的基于内容的推荐,本文将深入探讨。本文提出了一种基于word2vec主题提取的微博推荐框架。该框架能够提取出用户历史数据的主题偏向,再对新来的微博数据进行过滤以去除用户不感兴趣的内容,并对用户感兴趣的内容匹配主题,最后实现主题下的推荐。针对微博短文本,本文提出了一种基于word2vec的聚类方法来实现主题提取。同时为了验证推荐框架的准确性,我们进行了一系列对比实验。对比实验主要有基于word2vec的聚类与LDA、K-means聚类的效果对比,融合微博多特征的分类与一般分类效果的对比,不同主题下的基于内容的推荐与已有的一些微博推荐方法的对比。实验结果表明,本文提出的推荐框架是可行的。
【关键词】：
【学位授予单位】：北京理工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2014【分类号】：TP391.1【目录】：
摘要5-6Abstract6-9第1章 绪论9-17 1.1 研究的目的和意义9-10 1.2 微博概述10-13
1.2.1 微博简介10-11
1.2.2 微博的特点11
1.2.3 微博的发展11-13 1.3 国内外的研究现状13-15
1.3.1 聚类的研究现状13
1.3.2 分类的研究现状13-14
1.3.3 推荐系统的研究现状14-15 1.4 本论文的工作15-16 1.5 论文组织结构16-17第2章 个性化推荐技术17-22 2.1 个性化推荐概述17-18 2.2 基于内容的推荐18-19 2.3 协同过滤推荐19-21 2.4 基于组合的推荐21-22第3章 WORD2VEC概述22-30 3.1 词向量22-23 3.2 Word2vec简介23-30
3.2.1 n-gram语言模型23
3.2.2 神经网络语言模型23-25
3.2.3 层次soft-max25-27
3.2.4 word2vec27-30第4章 基于WORD2VEC主题提取的微博推荐框架30-61 4.1 概述30-32 4.2 数据预处理32-34
4.2.1 数据清理33-34
4.2.2 去停用词34
4.2.3 分词34 4.3 历史微博主题提取34-45
4.3.1 相似性度量35-37
4.3.2 传统聚类方法37-40
4.3.3 传统算法的问题及改进40-41
4.3.4 基于word2vec聚类的主题提取41-45 4.4 微博信息过滤45-55
4.4.1 相关分类技术45-49
4.4.2 文本表示方式49-50
4.4.3 微博多特征引入50-54
4.4.4 基于多特征的微博信息分类54-55 4.5 基于主题的推荐55-61
4.5.1 传统方法的问题55
4.5.2 基于主题的推荐55-59
4.5.3 推荐效果评价59-61第5章 实验过程及评估61-69 5.1 实验数据采集与处理61-63 5.2 基于word2vec聚类的实验结果63-65 5.3 微博信息过滤实验结果65-66 5.4 基于主题的推荐的实验结果66-69结论69-71参考文献71-75致谢75
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