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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著社交網(wǎng)絡(luò)的流行,微博客已成為人們?nèi)粘I钪蟹窒硇畔⒌闹匾绞?,用戶?40左右的文字更新信息。2012年12月底,新浪微博的注冊(cè)用戶已超過(guò)5億,每天活躍用戶數(shù)達(dá)4600多萬(wàn),因此每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是巨大的,如何從這些海量的數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息是很有必要性和挑戰(zhàn)性的任務(wù)。本文從兩個(gè)方面研究了從微博中挖掘有用的信息。
首先,本文研究了基于新浪微博的需求檢測(cè)。文中通過(guò)定義一個(gè)四元組來(lái)表示用戶的需求信息,然后將原問(wèn)題看作是一個(gè)二元
2、分類問(wèn)題,即能識(shí)別出或不能識(shí)別出四元組。文中以特定話題形式的微博為模板,抽取了基于詞的、基于距離和基于話題的特征,分類算法通過(guò)支持向量機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于詞的和基于距離的特征組合,對(duì)于自動(dòng)識(shí)別需求信息有較好的結(jié)果。
其次,本文研究了微博上的用戶性格分析。傳統(tǒng)的性格分析都是以常規(guī)文本為研究對(duì)象,微博與常規(guī)文本有很大不同,用戶的隨意性更強(qiáng),真實(shí)性也會(huì)更高。性格分析以“五大性格”模型為研究基礎(chǔ),將預(yù)測(cè)未知用戶的性格看作一個(gè)多
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