【摘 要】
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针对新浪微博的短文本发表功能及地点签到功能,获取用户发布的信息。利用LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型,将获取到的大量文本信息和地理位置进行分词和词频统计处理,从
【基金项目】
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国家自然科学基金(61702091);省自然科学基金(F2015037);东北林业大学大学生创新训练计划项目(201610225196)
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针对新浪微博的短文本发表功能及地点签到功能,获取用户发布的信息。利用LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型,将获取到的大量文本信息和地理位置进行分词和词频统计处理,从而获得签到的热点地理位置信息,并在地图上标注出来。在获得用户签到的位置信息基础上,合并约束搜索条件,利用多距离空间聚类算法,优化推荐功能,并向用户显示其周边诸如商场、景点、饭店等热门娱乐场所的具体地理位置信息,进行热点推荐。
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