【摘 要】
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以Twitter为代表的社交网络在人们的生活中发挥着重要作用,其庞大的用户群体给社交网络数据挖掘带来了巨大的价值。社交网络用户兴趣建模方法被广泛研究,并被用于提供个性化
【机 构】
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华东师范大学上海市高可信计算重点实验室,中国科学院电子学研究所苏州研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61472141);国家重点研发计划(2017YFC0803700);上海市重点学科建设项目(B412);上海市可信物联网软件协同创新中心(ZF1213)资助
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以Twitter为代表的社交网络在人们的生活中发挥着重要作用,其庞大的用户群体给社交网络数据挖掘带来了巨大的价值。社交网络用户兴趣建模方法被广泛研究,并被用于提供个性化推荐。文中提出了一种基于维基百科类别图的Twitter用户兴趣挖掘和表示方法。首先,该方法根据用户活跃度的差异,分别采用基于推文内容的方法和基于关注账号信息的方法来实现活跃用户与非活跃用户的兴趣挖掘。然后,在维基百科类别图上使用个性化PageRank算法进一步拓展用户兴趣,生成维基百科类别表示的用户兴趣画像。在推文推荐的应用背景下,对用户兴
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