短文本信息流中的用户建模与应用

摘要

社交媒体中存在着大量的短文本信息流,包含着丰富的用户信息.针对短文本信息流的特点,提出一种新的用户建模的方法.首先将用户发表的内容进行合并得到用户数据;然后将用户数据分割为固定长度的词链,在分割处添加用户名构造上下文关系;最后结合外部数据,使用Skip-gram模型进行训练得到用户的向量表示.基于用户向量的用户标签推荐和用户聚类方法在真实聊天记录语料进行实验中都取得了优于传统方法的结果.