[发明专利]一种基于PMF的微博用户兴趣预测方法在审
| 申请号： | 201710272626.1 | 申请日： | 2017-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN107122852A | 公开（公告）日： | 2017-09-01 |
| 发明（设计）人： | 王鸿泽;崔超远;王伟;屠舒妍 | 申请（专利权）人： | 无锡中科富农物联科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 南京常青藤知识产权代理有限公司32286 | 代理人： | 金迪 |
| 地址： | 214000 江苏省无锡市无锡新区太湖国*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于PMF的微博用户兴趣预测方法，包括以下步骤S1获取微博用户发文行为、社交圈信息以及社交关系的原始数据；S2对用户、用户发文行为和社交圈信息的原始数据进行自动化文本标记，建立用户兴趣主题矩阵，对社交关系的原始数据进行社交关系挖掘后得到用户与用户之间的社交信任关系矩阵；S3对所述S2进行相应的时序建模，形成用户发文行为时序模型和用户社交圈信息时序模型；S4将所述S2和所述S3中的用户发文行为时序模型、用户社交圈信息时序模型和社交信任矩阵代入SC‑PMF预测模型，得出微博用户兴趣预测结果。本发明融合了用户历史行为、用户社交信任关系、用户社交圈中博文信息等因素，解决冷启动问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 pmf 用户 兴趣 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于PMF的微博用户兴趣预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取微博用户发文行为、社交圈信息以及社交关系的原始数据；S2：对用户、用户发文行为和社交圈信息的原始数据进行自动化文本标记，建立用户兴趣主题矩阵，对社交关系的原始数据进行社交关系挖掘后得到用户与用户之间的社交信任关系矩阵；S3：对所述S2中自动化文本标记后的数据进行相应的时序建模，形成用户发文行为时序模型和用户社交圈信息时序模型；S4：将所述S2和所述S3中的用户发文行为时序模型、用户社交圈信息时序模型和社交信任矩阵代入SC‑PMF预测模型，得出微博用户兴趣预测结果。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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