資料介紹
社交媒體上的個(gè)人群體信息對(duì)于理解社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)非常有用,現(xiàn)有研究主要基于用戶(hù)之間的鏈接和顯式社交信息識(shí)別用戶(hù)的個(gè)人群體。很少考慮使用文本信息與隱含社交信息.在顯式社交信息缺乏時(shí)。隱含社交信息以及文本信息對(duì)于識(shí)別用戶(hù)的群體是非常有幫助的.提出一種隱含因子圖模型,有效地利用各種隱含與顯式的社交與文本信息對(duì)用戶(hù)的群組進(jìn)行識(shí)別.其中,顯式的文本與社交信息是通過(guò)用戶(hù)發(fā)表的文本與個(gè)人關(guān)系生成的.同時(shí),利用矩陣分解模型自動(dòng)生成隱含的文本與社交信息,最后。利用因子圖模型與置信傳播算法對(duì)顯式與隱含的文本與社交信息進(jìn)行集成。并對(duì)用戶(hù)群組識(shí)別模型進(jìn)行學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠有效地對(duì)用戶(hù)群組進(jìn)行識(shí)別。

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