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张腊梅

作品数：1 被引量：5H指数：1
供职机构：北京大学更多>>
发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇主题
  • 1篇主题相关
  • 1篇转发

机构

  • 1篇北京大学

作者

  • 1篇陈薇
  • 1篇王腾蛟
  • 1篇雷凯
  • 1篇黄威靖
  • 1篇张腊梅

传媒

  • 1篇计算机研究与...

年份

  • 1篇2015
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
EMTM:微博中与主题相关的专家挖掘方法被引量：5
2015年
目前,微博已成为人们获取信息、分享信息的最流行平台之一.经过长期的发展积累,微博中聚集了很多具有权威专业知识背景的专家,挖掘微博中与主题相关的专家有利于进一步地用户推荐、微博舆情分析等工作.在微博中,与某个主题相关的专家是指因具有可靠的与此主题相关的专业知识或技能而在此主题下具有高影响力的用户.挖掘高影响力的用户可以通过分析微博的转发数据来进行,然而由于微博中用户的转发行为分为"主题相关转发"和"跟随转发"2种,因此,因被转发概率高而具有高影响力的用户不一定是专家.EMTM(experts mining topic model)是一种基于主题模型的概率生成模型,通过区分微博用户的不同转发行为来挖掘微博中与主题相关的专家.模型采用Gibbs采样进行推理求解.在真实的新浪微博数据集上的对比实验表明EMTM能够有效地挖掘微博中与主题相关的专家.
张腊梅黄威靖陈薇王腾蛟雷凯
关键词：主题
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