论文研究基于增强的LDA模型微博热点话题发现 .pdf

本论文基于JavaEE技术，探究了微博平台的设计。着重分析了JavaEE在微博平台开发中的应用，包括后端架构、数据库设计、用户界面等方面的具体实现。通过对微博平台各功能模块的详细设计和实施，演示了如何

茫茫文档中找寻，特此献给有需要的哥们，好与不好仅供参看，自己觉得有用！

微博是当代社会重要的社交网络，转发是微博的重要功能之一。在以往的用户兴趣话题挖掘研究中并未对用户转发博文的动机作进一步分析，对用户的兴趣转发未有足够重视。针对微博的转发特性，提出一种在原有AT模型的基

A topic tracking model based on convolution neural network and user information. 基于卷积神经网络和用户信息的微博话题追

基于新浪微博用户之间的关注关系网络，分析了衡量微博用户影响力的三个指标——粉丝数、User PR值以及用户活跃度，发现粉丝数分布和User PR值分布均服从幂律分布，活跃度分布不同于前两种分布。分别对

微博用户排名算法的研究，徐慧，施晓倩，随着社交网站的发展，对于其数据的挖掘与分析已经成为一个热门领域。在微博中，用户排名是单纯根据粉丝人数进行排列的。而这种方

如何从大规模网格服务集合中快速而准确地发现满足用户请求的服务，是语义环境下网络应用的一个重要方面。针对传统的基于关键字匹配的Web服务发现方法无法准确描述网格服务服务能力和应用领域的问题，提出了一种基

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为解决微博用户兴趣提取不准确的问题，提出一种基于用户扩展兴趣的微博推荐方法。该方法将用户个体兴趣与关联兴趣结合为用户扩展兴趣进行微博推荐。其中，用户个体兴趣从用户标签、发布微博及交互微博中提取；用户关

为了评价微博的传播效果,在分析影响用户转发行为因素的基础上,提出了采用用户影响力、用户活跃度、兴趣相似度、微博内容重要性和用户亲密程度五项特征进行转发行为预测的SVM算法,以及基于该算法的转发规模预测