【摘 要】
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提出了一种基于主题增强卷积神经网络的用户兴趣识别的方法,通过构造一个双通道CNN 模 型,融合连续语义信息和离散主题信息,获取用户微博类别分布,在此基础上,通过极大似然估
【机 构】
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哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2014CB340503);国家自然科学基金项目(61472107,61502120)~~
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提出了一种基于主题增强卷积神经网络的用户兴趣识别的方法,通过构造一个双通道CNN 模 型,融合连续语义信息和离散主题信息,获取用户微博类别分布,在此基础上,通过极大似然估计识别用 户的兴趣. 实验结果表明,相较于基于 Labeled LDA 主题模型的方法和传统卷积神经网络的方法,提出 的主题增强卷积神经网络缓解了噪声词对用户兴趣词的影响,并且通过融入主题信息提高了对于包含 噪声词较多的微博的分类效果,在微博分类及用户兴趣识别上的效果获得了显著的提升.
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