基于微博的用户行为分析及智能推荐

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1、分类号学校代码10408密级研究生学号2014040205硕士学位论文基于微博的用户行为分析及智能推荐AnalysisofuserbehaviorsandintelligentrecommendationbasedontheMicro-blog学位申请人黄万云导师姓名及职称徐远纯教授专业名称统计学研究方向统计计算及其应用所在学院信息工程学院论文提交日期2018-4-12景德镇陶瓷大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注

2、引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日硕士学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权景德镇陶瓷大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，

3、在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密□。（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要随着我国互联网的高速发展，特别是移动互联网的由3G向4G升级带来的高速发展。微博已经成为人们日常沟通和交流的重要的社交媒体平台之一。对微博平台的整体规律、用户行为特征进行分析、数据挖掘具有重要的意义。本文主要针对新浪微博用户点赞、评论、转发等行为进行平台整体规律研究。采用LDA(LatentDirichletAllocation)主题模型挖掘微博用户的兴趣点，建立用户模型并进

4、行相关的推荐研究。主要研究工作和成果包括：(1)微博平台的整体规律、微博内容分析方法及用户行为分析。包括分析了微博整体转发、评论、点赞特点；微博中文分词、分类方法；用户微博被转发、评论、点赞的规律及与微博发布时间关系；(2)微博用户兴趣点分析。采用基于LDA主题模型进行微博隐含主题的挖掘，建立用户兴趣模型。(3)基于用户兴趣模型，采用基于内容推荐及协同过滤推荐混合的混合推荐方法实现微博内容推荐、用户推荐及尝试结合用户地理位置信息进行营销广告推荐。实验结果发现，推荐各项内容的效果达到预期。关键词：微博

5、行为LDA兴趣模型协同过滤推荐IAbstractWiththerapiddevelopmentofChinainternet,especiallytherapiddevelopmentofmobileInternetupgradingfrom3Gto4G.Micro-bloghasbecomeanimportantsocialmediaplatformforpeople'sdailycommunicationandcommunication.Itisgreatsignificancetoanalys

6、etherulesofthemicro-blogplatform,thecharacteristicsofuserbehaviorsanddatamining.Thispaperfocusesonthelawsofsinamicro-blogusers'praise,commentandforwarding.UsingLDAtopicmodeltomineusers'interestpointsofthemicro-blog,buildingusermodelsandcarryontherecomm

7、endationresearch.Themainresearchingworkandachievementsinclude:(1)Therulesofthemicro-blogplatform,themethodsofanalyzingthecontentofmicro-blogandtheanalysisofuserbehavior.Includingthefeaturesofmicro-blog'soverallforwarding,commentandpointofpraise;Themeth

8、odsofsegmentingChinesewordandclassification;Thelawsofusermicro-blogbeingforwarded,commented,andpraised;AndTherelationshipbetweenpublishingtimeofmicro-blogandusers’behavior.(2)Analysisofmicro-blogusers'interestpoints.UsingtheLDAthememode