孙玉洁

作品数：2被引量：26H指数：2
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供职机构：贵州大学计算机科学与技术学院更多>>
发文主题：LDA模型文本聚类用户兴趣挖掘用户兴趣个性化推荐更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机工程》《计算机应用研究》更多>>
所获基金：国家自然科学基金贵州省科技厅重大专项更多>>
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基于文本聚类与兴趣衰减的微博用户兴趣挖掘方法被引量：15
《计算机应用研究》2019年第5期1469-1473,共5页秦永彬 孙玉洁 魏笑 
国家自然科学基金重大研究计划项目(91746116);贵州省科技重大专项计划项目(黔科合重大专项字[2017]3002)
结合用户兴趣与微博信息的特点,提出了一种文本聚类与兴趣衰减的微博用户兴趣挖掘(TCID-MUIM)方法。首先通过基于词林的同义词合并策略弥补建模时词频信息不足的弊端;然后利用二次single-pass不完全聚类算法将用户微博划分为多个簇,将...
关键词：微博 single-pass聚类 LDA模型 用户兴趣挖掘 兴趣衰减 
基于LDA模型的多角度个性化微博推荐算法被引量：11
《计算机工程》2017年第4期177-182,共6页孙玉洁 秦永彬 
国家自然科学基金(61262006;61540050);贵州省重大应用基础研究项目(黔科合JZ字[2014]2001);贵州省科技厅联合基金(黔科合LH字[2014]7636号)
通过基于概率的主题挖掘模型隐含狄利克雷分布(LDA)挖掘用户兴趣主题,是目前最常用的用户兴趣主题挖掘方法。为进一步改善用户体验,推荐其感兴趣且质量好、新鲜度高的微博,提出一种新的多角度个性化微博推荐算法。通过微博发布时间、转...
关键词：微博 个性化推荐 隐含狄利克雷分布模型 推荐算法 评分预测 Top-N推荐 
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