基于微博的用户分析与个性化推荐系统

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基于链接分析和用户兴趣的微博社区发现算法

基于链接分析和用户兴趣的微博社区发现算法基于链接分析和用户兴趣的微博社区发现算法1. 引言社交媒体的爆发式增长带来了大量用户生成的内容，如微博。

微博社区的发现对于理解用户之间的连接和相似性非常重要。

本文将介绍一种基于链接分析和用户兴趣的微博社区发现算法，旨在帮助人们更好地理解和利用微博社交网络。

2. 微博链接分析算法链接分析是一种广泛应用的算法，用于发现网络中节点之间的关系。

在微博社区发现中，我们可以通过分析用户之间的关注关系建立链接图。

具体而言，我们可以将微博用户表示为网络中的节点，而关注关系则表示为节点之间的链接。

通过构建节点和链接的网络模型，我们可以应用诸如PageRank算法等链接分析算法，来衡量节点的重要性和社区结构。

3. 用户兴趣模型为了更准确地发现微博社区，我们需要考虑用户的兴趣。

用户兴趣是用户在社交网络中互动行为的反映，可以通过分析用户的微博内容来构建用户兴趣模型。

我们可以提取用户发表的微博文本中的关键词、主题等信息，以及用户对其他用户微博的评论和转发行为，来揭示用户的兴趣。

4. 基于链接分析和用户兴趣的微博社区发现算法本文提出的微博社区发现算法包括以下几个步骤：4.1 构建微博用户网络模型根据用户之间的关注关系构建微博用户的链接图，节点表示用户，链接表示关注关系。

为了获得更准确的社区发现结果，我们可以考虑对关注关系进行加权，例如根据用户之间的互动频率和互动方式给链接赋予权重。

4.2 应用链接分析算法根据构建的用户网络模型，应用链接分析算法来衡量用户的重要性和社区结构。

例如，我们可以使用PageRank算法计算用户的PageRank值，值高的用户可能是社区的核心用户。

通过聚类分析等方法，可以将用户划分到不同的社区中。

4.3 构建用户兴趣模型根据用户发表的微博内容提取关键词、主题等信息，构建用户的兴趣模型。

可以使用文本挖掘和机器学习等技术来提取用户兴趣。

4.4 应用用户兴趣模型结合用户的兴趣模型和链接分析结果，可以更准确地发现微博社区。

基于大数据分析的智能推荐系统优化与应用

基于大数据分析的智能推荐系统优化与应用在当今社会信息爆炸的时代，人们面临着海量的信息和选择。

如何从众多的选项中找到最适合自己的，成为了人们关注的焦点。

为了解决这个问题，基于大数据分析的智能推荐系统应运而生，并逐渐在各个领域得到应用。

本文将探讨智能推荐系统的优化与应用，以期提供更好、更个性化的推荐服务。

一、智能推荐系统的基本原理智能推荐系统基于大数据分析技术，通过收集、分析用户的个人信息、行为和偏好等多维数据，提供个性化的推荐服务。

其基本原理可以归纳为以下几个步骤：1. 数据收集和预处理：智能推荐系统会收集用户的各种行为数据，包括浏览历史、搜索记录、购买记录等。

同时，还会通过用户填写的个人信息如年龄、性别、地域等进行预处理和分析。

2. 数据分析和挖掘：系统会对收集到的大量数据进行分析和挖掘，通过机器学习算法、数据挖掘技术等，将数据转化为有用的信息，并对用户进行分类和标签化。

3. 相似度匹配和推荐：通过计算用户与其他用户的相似度，找到与用户兴趣相似的其他用户或物品。

然后，根据用户的偏好和上下文信息，向用户推荐符合其兴趣和需求的内容、产品或服务。

二、智能推荐系统的优化方法为了提供更准确、更个性化的推荐服务，智能推荐系统需要不断进行优化。

以下是几种常见的优化方法：1. 冷启动问题的解决：冷启动问题指的是对于新用户或新物品，系统无法准确了解其兴趣和需求的情况。

解决这个问题的方法包括通过用户注册信息、社交网络等方式收集用户的个人信息，以及通过内容分析等方式对新物品进行标签化。

2. 上下文信息的利用：人们的需求和兴趣通常与时间、地域、社交关系等因素有关。

因此，在推荐时将上下文信息考虑进去可以提高推荐准确度。

例如，在特定时间段向用户推荐符合该时间段特点的内容或产品。

3. 实时更新和个性化推荐：智能推荐系统需要实时更新用户的行为数据，并基于此调整推荐策略。

通过个性化推荐，可以更好地满足用户的个性化需求，提高用户的满意度和粘性。

机器学习在推荐系统中的应用

机器学习在推荐系统中的应用随着互联网的迅猛发展和数据量的爆炸性增长，推荐系统成为了电商、社交媒体、音乐、电影和新闻等领域中的重要组成部分。

推荐系统可以为用户提供个性化的推荐内容，帮助用户快速找到自己感兴趣的产品或信息。

而机器学习技术的应用，则是推荐系统实现个性化推荐的基础和核心。

本文将探讨机器学习在推荐系统中的应用，并介绍一些常用的机器学习算法和推荐系统案例。

一、机器学习算法在推荐系统中的应用1. 协同过滤算法协同过滤算法是推荐系统中最经典和常用的算法之一。

其基本思想是通过分析用户的历史行为和兴趣偏好，从而找到与用户具有相似兴趣的其他用户，将这些用户喜欢的物品推荐给目标用户。

这种算法不需要依靠事先定义的特征，能够自动发现用户之间的相似性。

协同过滤算法包括基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种方式。

2. 基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法是一种将物品的特征与用户的兴趣进行匹配的算法。

它通过分析物品的原始内容或者标签来刻画物品的特征，然后将用户的兴趣和物品的特征进行匹配，得出一个推荐结果。

这种算法可以减轻数据稀疏性的问题，但是依赖于特征的提取和匹配，需要充分了解用户和物品的特性。

3. 隐语义模型算法隐语义模型算法是通过隐藏的特征来描述用户和物品的关系，将用户和物品映射到一个隐含的向量空间中，然后利用这些向量进行推荐。

这种算法可以解决用户相似度计算和物品特征提取的问题，提高了推荐效果。

常见的隐语义模型算法包括矩阵分解和潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）等。

二、机器学习在推荐系统中的案例1. 亚马逊的个性化推荐亚马逊是全球最大的电子商务公司之一，其个性化推荐系统被广泛应用于商品推荐。

亚马逊的推荐系统基于协同过滤算法，通过分析用户的购买历史和浏览行为，找到与用户相似的其他用户，从而向用户推荐感兴趣的商品。

亚马逊的个性化推荐系统可以大大提高用户购物体验，增加销售额。

浅析基于微博内容的商家广告推荐系统

关键词：微博内容；广告营销；商家广告推荐系统
中图分类号７ — ９５９９￣０１３）０１ — ０１６２ — ０２
了迎合企业需求高粉丝的要求，花钱买粉丝，这些买买的粉丝，无疑绝大部分是僵尸粉，这些买来的粉丝只是一个数量，除了满足自己虚荣外，而对于企业广告的传播一点作用也没有。这种通过用户花少量的钱直接购买而来的 “ 僵尸粉” 、“ 活粉 ” ，已经呈病毒式开始扩散。已经成为微博营销中一个最大的毒瘤。３．２营销费用不可控。微博营销并不是只通过一个粉丝过万或几十万的账号进行营销，因为只用一个账号营销的回报率与点击率可以说是微乎其微。但同时通过几个这样的大账号营销，效果就会好很多。那么找多少人合适？成本需要多少？转发几天？３．３无法做到广告精准投放。广告投放成功很重要的一个因素就是针对目标客户群进行精准营销，但目前我
们由于网络的虚拟性，我们无法了解每个帐号的粉丝构成水平，收入水平，购买力如何？所以目前微博营销无法做
到精准。相比网盟的精准定位投放人群，反馈信息明确，微博营销目前无法做到这些。３．４微博营销效果不可控。微博营销通过账号粉丝的转发，来实现广告的传播。微博营销中即使找名人转发，最后转发的效果如何？多少２次转发，多少人看了微博会去关注产品，又有多少人购买了产品，无法衡量统计，效果完全无法评估。有些第一次营销后效果还过得去，但第二次利用同批账号营销发现后续力明显下降。因为微博人群心理目前还很难精准定位，只能根据其粉的微博类型大致分析。所以，微博营销稳定性还有待商榷及提升。因此，微博作为一个的新平台，如何进行精准营销是微博营销研究的重点。那么如何解决微博营销中上述几个方面的问题，从而发挥微博营销最大的效果呢？

基于大数据的个性化推荐系统研究

基于大数据的个性化推荐系统研究个性化推荐系统是大数据技术的一个重要领域，它利用大量的用户数据和物品数据来为用户提供个性化的推荐服务。

在互联网时代，人们面临着海量的信息和商品选择，而个性化推荐系统可以帮助用户过滤掉冗余信息，更加有效地找到符合自己需求的内容。

本文将从基本原理、技术挑战和应用案例三个方面对基于大数据的个性化推荐系统进行研究。

个性化推荐系统的基本原理是通过收集用户的个人偏好和行为数据，利用机器学习和数据挖掘等技术来构建用户模型，并根据用户模型来预测用户可能感兴趣的物品。

个性化推荐系统主要包括数据收集、特征提取、模型训练和推荐生成四个关键环节。

数据收集是个性化推荐系统的基础，通过收集用户的点击行为、购买行为、搜索行为等数据来了解用户的兴趣和偏好。

特征提取是将原始数据转化为机器学习算法可以处理的特征向量，包括用户特征、物品特征和上下文特征。

模型训练是通过机器学习算法来构建用户模型，常用的算法包括协同过滤、内容过滤和深度学习等。

推荐生成是根据用户模型和物品特征来计算用户对物品的兴趣度，并生成推荐列表。

在基于大数据的个性化推荐系统中，面临的主要挑战有数据的稀疏性、数据的时效性和数据的隐私性。

大数据中往往存在用户行为数据的稀疏性问题，即用户对绝大多数物品都没有产生过行为，这导致模型训练的准确性下降。

解决数据稀疏性问题的方法主要有基于邻居的协同过滤、基于隐语义模型的协同过滤和基于矩阵分解的协同过滤等。

数据的时效性问题是指用户的兴趣和行为随着时间的推移而改变，所以推荐系统需要动态地更新用户模型。

解决数据时效性问题的方法主要有在线学习和增量更新等。

数据的隐私性问题是指用户的个人数据可能暴露给第三方，因此在个性化推荐系统中需要保护用户的隐私。

解决数据隐私性问题的方法主要有差分隐私和同态加密等。

基于大数据的个性化推荐系统在电子商务、社交网络和内容推荐等领域有着广泛的应用。

以电子商务领域为例，个性化推荐系统可以帮助用户发现感兴趣的商品，提高用户的购物体验和销量。

微博用户行为分析与个性化推荐研究

微博用户行为分析与个性化推荐研究随着社交媒体的快速发展，微博成为了人们获取信息、分享生活以及表达观点的重要平台之一。

为了提供更加个性化的服务，微博推出了个性化推荐系统，该系统能够根据用户的兴趣和行为特征为其推荐合适的内容。

本文将对微博用户行为分析和个性化推荐进行研究，探讨如何有效地提升用户体验。

一、微博用户行为分析1. 用户行为数据收集用户行为数据对于个性化推荐至关重要。

微博可以通过收集用户的浏览记录、点赞、评论等行为数据来了解用户的兴趣、喜好和行为特征。

借助这些数据，微博可以更好地理解用户的需求，为用户提供更加个性化的推荐。

2. 用户兴趣建模通过分析用户行为数据，可以对用户的兴趣进行建模。

可以使用传统的机器学习方法，如聚类、分类等，来发现用户的兴趣模式。

另外，还可以通过深度学习模型，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等，来提取用户的兴趣特征。

通过建立用户兴趣模型，可以更好地理解用户的需求和偏好。

3. 用户画像构建用户画像是对用户的全面描述，包括用户的基本信息、兴趣爱好、行为习惯等。

通过分析用户的行为数据和兴趣模型，可以构建用户的画像。

用户画像对于个性化推荐非常重要，它可以帮助微博了解用户的需求和偏好，从而为用户提供更加准确的推荐。

二、微博个性化推荐研究1. 推荐算法研究个性化推荐的核心是推荐算法。

目前，常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。

基于内容的推荐方法主要通过分析用户的历史行为和内容特征，为用户推荐具有相似内容的微博。

协同过滤推荐方法主要通过分析用户之间的相似性，为用户推荐其他用户喜欢的微博。

深度学习推荐方法主要通过挖掘用户和微博之间的潜在关系，为用户推荐感兴趣的微博。

研究不同的推荐算法，可以提高个性化推荐的精度和准确性。

2. 推荐系统评估指标为了评估个性化推荐系统的性能，需要定义合适的评估指标。

常用的评估指标包括准确率、召回率、覆盖率、多样性等。

微博用户关注兴趣的社会网络分析

微博用户关注兴趣的社会网络分析微博用户关注兴趣的社会网络分析摘要：社交网络的高速发展使得人们越来越依赖于社交媒体平台来获取信息、传递意见和建立联系。

其中，微博作为中国最大的社交媒体平台之一，吸引了数以亿计的用户。

然而，了解微博用户关注兴趣的社会网络结构和特点对于社交媒体平台的运营和用户推荐系统的优化至关重要。

本文通过对微博用户之间的关注关系进行分析，揭示了微博用户关注兴趣的社会网络特征，并进一步讨论了这些特征对社交媒体平台的影响。

1. 引言社交网络的兴起为人们提供了一个全新的社交媒体平台，使得信息传播和个人交流变得更加简单和高效。

微博作为中国最受欢迎的社交媒体平台之一，汇聚了大量的用户和海量的信息。

研究微博用户之间的关注关系以及其所关注的兴趣领域，有助于对社交媒体平台的运营和用户推荐系统进行优化。

2. 数据采集与预处理本文选取了一定数量的微博用户数据，并通过网络爬虫工具获取了这些用户的关注关系。

为了保护用户隐私，我们对这些数据进行了匿名化处理。

然后，通过对爬取到的用户数据进行预处理，清洗掉异常数据和重复数据，对后续的分析进行准备。

3. 社会网络分析方法在进行微博用户关注兴趣的社会网络分析之前，我们使用了一些社会网络分析方法。

首先，我们计算了微博用户之间的关联度，通过度中心性和介数中心性等指标来衡量用户在社交网络中的影响力。

其次，我们利用聚类算法对用户进行分组，以了解用户群体之间的兴趣相似度。

最后，为了研究用户关注兴趣的演化趋势，我们进行了动态社会网络分析。

4. 结果与讨论通过对微博用户关注兴趣的社会网络进行分析，我们得出了以下几个结论。

首先，微博用户之间的关注关系呈现出明显的“长尾”现象，即少数用户聚焦于热门话题，而大多数用户关注的兴趣领域较为分散。

其次，用户的关注行为具有一定的社交集聚性，即用户更容易关注与自己相似兴趣的其他用户。

最后，我们发现用户的关注行为随着时间的推移而发生变化，许多用户会放弃对一部分兴趣的关注，同时关注新的兴趣领域。

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1.概念及应用背景1.1 本文研究内容在过去的几年时间里，无论从用户数量还是内容数量来看，互联网都经历了爆炸式的增长。

人们逐渐从信息匮乏时代过渡到了信息过载（information overload）时代。

无论作为想获取信息的普通用户，还是作为产生信息的内容提供商或产品提供商，都面临着新的挑战。

作为普通用户，他们希望有一种从海量信息中方便实时快速地获取有用的信息的方式。

而作为内容或产品提供商，他们希望把自己的信息及时准确地传播给希望接收这些信息的目标群体。

用户获取信息的方式经历了如下几个阶段：从原始靠人工记忆各种网站，并且人工查找所需的信息，推出了按类别对网站进行分类以方便用户查询，再到近年来以为代表的搜索引擎的出现。

虽然搜索引擎极大地方便了人们获取信息的方式，但是依然存在不足。

比如，当用户无法用一些关键词准确描述自己的需求时，搜索引擎就无能为力了。

而且对于互联网信息的内容提供商来说，搜索引擎也不能帮助他们主动地把自己的内容传播给目标人群。

推荐系统的出现弥补了搜索引擎的不足。

从用户的角度出发，搜索引擎是一个拉（pull）模型，即用户主动地查找自己感兴趣的信息，而推荐系统是一个推（push）模型，即系统根据用户的历史行为记录，推荐新的信息给用户。

一个好的推荐系统，非常重要的一步就是对用户的兴趣进行建模。

常用的方法是根据用户的历史行为数据对用户兴趣进行建模。

用户的历史行为数据可以是用户的在线购买记录，搜索记录等。

这些数据存在许多缺点。

首先，数据的形式比较单一，只能反应用户的购买喜好，或者搜索喜好，并不能全面地描述用户的兴趣。

其次，这些数据更新缓慢，反应的是用户过去的兴趣。

而我们相信，用户的兴趣可能是经常变化的。

而且对于一个新的用户，在没有历史行为数据的情况下，推荐系统就无法正常工作，这也称为冷启动（cold start）问题。

另外一种获取用户兴趣的方式是让用户直接输入一些关键词列表来描述用户的兴趣。

但是通常情况下，用户并不愿意参与其中。

并且，用户可能不能完整地描述自己的兴趣。

另外，由于用户的兴趣会随时间经常变化，这就需要用户不停地更新关键词列表。

这些局限性大大降低了用户体验，也会影响推荐系统的质量。

微博作为一种新兴的社交网络和信息分享、传播方式，在最近几年变得尤为流行。

常用的微博服务，比如国外的，国内的新浪微博，腾讯微博等，都有上亿的注册用户。

最初的理念就是，让用户能够更加简单地与好友、家人分享自己正在做什么。

实际中，用户不仅使用微博发布我正在做什么之类的信息，还用它来与好友交流，转播突发的一些新闻事件，对某件事发表自己的观点，甚至在危险的时候作为一种求救的方式。

微博更像是传统博客与社交网络的一个结合体。

微博服务的一个重要特性就是它的实时性。

比如，传统的博客用户可能每过几天会更新一次博客的内容。

而微博用户经常会在一天内发布多条微博内容。

而且用户发布的微博内容大部分都是跟用户每天的活动相关。

因此，微博内容可以被看做是基于人的信息聚合种子（RSS Feed）。

微博的这些特性让我们有了新的途径去获取用户的实时兴趣。

与传统的获取用户兴趣的方法相比，微博提供了更海量，更实时的数据。

如何有效地从用户的微博数据中挖掘出用户的实时兴趣，对于提高个性化推荐的质量，提高用户体验，都具有重要意义。

1.2 本文研究内容本文主要对从微博数据集上分析用户兴趣并进行个性化推荐的过程中的一些关键问题进行分析和探索：1.2.1 使用外部知识库对微博文本进行语义丰富针对微博文本内容都比较短，语义信息不够充分的特点，我们提出使用在外部知识库上建立的主题模型分析微博内容，从而对短文本的微博内容进行语义上的丰富。

这样也避免了直接在微博数据上构建主题模型时，主题数目不容易确定的缺点。

1.2.2 过滤不能体现用户兴趣的微博用户使用微博的目的多样，因此并不是每条微博都能体现用户兴趣。

那些不能体现用户兴趣的微博，会对基于词袋的模型，包括主题模型等，产生负面的影响。

我们称这些微博为噪音微博。

我们从多个方面分析了识别一条微博是否是噪音微博的特征，并使用朴素贝叶斯分类器和支持向量机分类器过滤掉这些噪音微博。

1.2.3 用时间加权的主题分布表示用户兴趣我们认为用户的兴趣并不是一成不变的，而是随时间变化的。

因此，我们在用户兴趣的表达上，加上的时间的维度。

并基于此描述了分析用户兴趣及个性化推荐的方法。

2.基于微博的用户兴趣分析及信息推荐方法研究2．1概述微博服务作为目前主流的信息传播媒介，越来越多的用户每天在上面发布自己的状态，分享信息，表达自己的观点、想法和意图。

这使得微博服务成为一个有用的、信息量巨大的数据源，用来挖掘分析用户的兴趣。

根据从微博数据中分析得到的用户兴趣，我们可以给用户推荐他们感兴趣的新闻、团购信息等。

本文针对微博的特点，提出了从微博数据中分析用户兴趣并建模的方法，然后使用挖掘出的用户兴趣，推荐个性化信息给用户。

本文的工作分为三个主要部分。

首先是微博数据中噪音微博的过滤，过滤掉那些跟用户兴趣无关的微博数据。

然后，对过滤后的微博数据进行主题分析。

考虑到微博内容一般比较短，因此本文使用维基百科作为知识库进行语义扩充，通过主题模型分析用户兴趣。

同时考虑到用户兴趣会随时间经常变化的特点，提出了使用时间加权的主题分布来建模用户兴趣。

最后，使用挖掘得到的用户兴趣，向用户推荐个性化信息。

2．2噪音微博的过滤每个用户使用微博服务的方式不同。

用户使用微博服务主要用来记录自己每天的活动，分享新闻及他们对新闻的评论，与好友聊天等。

还有很多用户经常发布一些笑话等娱乐内容。

因此，并不是每条微博都能体现用户的兴趣。

但是，之前的很多研究，都是根据用户发布的所有微博，使用词包模型分析用户兴趣。

这样，那些与用户感兴趣的主题不相关的微博数据，就成为了噪音数据，严重影响了分析结果的准确度。

因此，本文提出在使用微博数据分析用户兴趣之前，先对微博数据进行过滤，去除那些与用户兴趣不相关的微博。

噪音微博的过滤可以看做一个二分类问题，即一条微博与用户兴趣的表达相关或者不相关。

本文使用两种经典的文本分类方法，朴素贝叶斯和支持向量机，分别采用不同的特征，训练得到两个分类器。

然后对这两个分类器以线性加权的方式组合成联合分类器，解决这个二分类问题。

2.2.1 构建朴素贝叶斯分类器对于朴素贝叶斯分类器，我们采用一元语言模型作为特征进行训练。

朴素贝叶斯分类器的训练非常简单。

每条微博看做一篇文档。

首先人工标注若干微博数据，分别标注为相关或不相关，得到训练集。

然后，在训练集上，估计出P(t k|c) 的概率以及 P (c) 的概率。

P (c) 即训练集中，属于类别 c 的文档个数占总文档数的比值。

P(t k|c) 的计算方法为其中，T ctk表示单词t k出现在属于类别 c 的文档中的次数，|Vc| 表示类别 c 中出现的所有单词的个数。

考虑到训练集的有限性，不能覆盖所有的词，因此本文采用加一平滑操作。

从训练集上得到 P(t k|c) 和 P (c) 的值后，就可以使用公式对每个微博进行分类，判断每条微博是否是与用户的兴趣有关的。

2.2.2 构建支持向量机分类器基于朴素贝叶斯的分类器把微博中的每个词作为特征，进行分类。

考虑到微博数据的特殊性，每条微博的字数都比较少，数据比较稀疏，这影响了朴素贝叶斯分类器的精度。

为了提高分类的精度，本文考虑到微博服务中不仅包含文本数据，还有很多其他丰富的数据资源，比如用户与用户之间组成的社会关系网，微博的一些特殊语法等，做为分类依据。

本文主要从四个方面抽取微博特征：1、微博本身的特征譬如该微博是否包含标签，是否包含等。

包含标签或者的微博通常涉及的是用户关注的话题。

2、社会关系网特征譬如该微博是否被好友转发，被好友评论的次数等。

因为我们认为，能够体现用户兴趣的微博，也同样会得到好友的关注。

3、时间特征譬如微博发布日期是一周中的星期几，是一天中的几点钟。

我们认为，用户可能经常会在一天中的某个时间段发布一些与用户兴趣无关的微博，而在另外一些时间段发布一些与兴趣相关的微博。

比如，一个上班族很可能在每天中午的时候会经常发布一些类似我好困啊之类的微博，而在周末的时候可能会经常发布一些海贼王真好看之类的微博。

4、用户的自然属性特性譬如用户的年龄、性别、教育情况、目前职业等本文用来训练支持向量机分类器的特征总结如表所示。

2．3用户兴趣分析2.3.1用户兴趣的表示用户兴趣的表示是个性化信息推荐、过滤等任务的一个非常重要的环节，它直接关系到后续任务效果的好坏。

但是由于影响用户兴趣的因素众多，如性别，年龄，性格等，因此很难从各个维度完整地描述用户兴趣。

同时，用户的兴趣经常变化，这给用户兴趣的表达带来了进一步的难度。

最基本的用户兴趣表示方法是用一组关键词来表达。

这些关键词可以是用户手动输入的，也可以是从用户的一些线上行为，如发表的微博、评论等，通过等文本处理技术挖掘得到的。

一些商品推荐系统则是通过用户的自然属性，如性别，年龄，身份等信息来刻画用户兴趣，或者通过用户之前购买过的商品组成的向量构建用户兴趣。

其他一些用户兴趣的表达方式有使用微博中的标签，或者用维基百科中的层次分类。

这些方式都能在一定程度上反应用户的兴趣，但是都有一定的局限性，要么局限于词的层面，要么不能表达用户兴趣多样性这样一个特点。

而且，这些表达方法都没有考虑到用户兴趣会随时间变化的特点。

本文针对微博的特点，提出使用时间加权的主题分布来表达用户兴趣。

时间加权的主题分布是一组二元组，每个二元组是由用户对一个主题感兴趣的程度和该主题对用户的时间权重表示的。

形式化地讲，假设用户的兴趣可以分为其中，(P(k),w t(k)) 表示一个时间加权的主题分布二元组。

P (k) 表示用户对主题 k 的感兴趣程度，这是从用户所有的微博历史数据得到的。

直观上看，如果一个用户发布的属于主题 k 的内容越多，计算得到的 P(k) 越大。

这样，如果用户在一年前发布了很多属于主题 k 的微博，那么即使最近一年该用户不再对主题 k 感兴趣，P(k) 仍然会很大。

为此，w t(k) 就起到了作用。

w t(k) 表示主题k 对于用户 u 的时间权重。

用户讨论主题 k 的时间越久远，w t(k) 就越小。

这样，Interest(u) 就从主题维度的层面上描述了用户随时间不断变化的兴趣。

2.3.2用户兴趣的分析由于每条微博都很短，因此如果直接在微博数据上使用等主题模型进行分析，势必会由于数据过于稀疏影响模型的精度。

同时，考虑到可以使用外部知识，比如维基百科等，对微博数据进行语义扩充，因此本文直接在维基百科数据上进行主题分析。

然后，把得到的主题模型，再用于分析每个用户的微博数据。

在维基百科等外部知识库数据上进行模型的学习和主题分析，与直接在微博数据集上进行分析，有如下优点。