LDA模型在微博用户推荐中的应用

潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型可用于识别大规模文档集中潜藏的主题信息,但是对于微博短文本的应用效果并不理想。为此,提出一种基于LDA的微博用户模型,将微博基于用户进行划分,合并每个用户发布的微博以代表用户,标准的文档-主题-词的三层LDA模型变为用户-主题-词的用户模型,利用该模型进行用户推荐。在真实微博数据集上的实验结果表明,与传统的向量空间模型方法相比,采用该方法进行用户推荐具有更好的效果,在选择合适的主题数情况下,其准确率提高近10%。