【摘 要】
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随着大数据、"互联网+"时代的到来,互联网美食互动社区的用户原创内容呈爆发式增长,从海量饮食数据中发现自己希望寻找的内容越来越不容易,同时该部分数据没有得到广泛的利用
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41271387)
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随着大数据、"互联网+"时代的到来,互联网美食互动社区的用户原创内容呈爆发式增长,从海量饮食数据中发现自己希望寻找的内容越来越不容易,同时该部分数据没有得到广泛的利用和深度的挖掘;传统的对于饮食行为的研究多采用问卷调查等形式,耗费了大量人力、物力、财力。针对以上问题,提出了基于LDA的用户饮食行为模型:利用LDA模型的思想,分析互联网美食互动社区的用户原创内容,根据困惑度确定主题数,构建用户饮食行为模型,进而可以计算用户饮食行为相似度,以此为美食社区用户进行好友和美食推荐提供模型基础,同时为饮食行为研究提供了一个新思路。以爬虫技术获取互联网美食互动社区上的用户原创内容作为数据集,通过实验验证了这种算法的可行性和有效性。
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