通过分析微博用户数据，运用LDA模型进行数据处理、模型训练，揭示用户兴趣和关注点，以提升产品服务质量和用户满意度。matlab实现过程中，获取用户微博信息，进行文本预处理，设置LDA参数并展示主题关键词与分布，实现个性化推荐。
基于LDA模型的新浪微博用户兴趣分析
在大数据时代，了解用户的需求和兴趣是非常重要的，这不仅有助于提高产品服务的质量，还有利于提高用户满意度。微博作为一种主流社交媒体平台，其用户数据量庞大，我们可以通过对微博用户的兴趣进行分析，以了解用户需求和关注点。本文将基于Latent Dirichlet Allocation（LDA）模型，使用matlab实现微博用户兴趣分析。
- 数据处理
首先需要获取用户的微博数据，然后对数据进行清洗和预处理。我们使用微博API获取指定用户的微博信息，然后对微博文本进行分词，去除停用词和无用符号，并将文本转换为词袋模型。
% 设置API请求参数
access_token = 'your_access_token'; % 替换为自己的access_token
uid = 'your_uid
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
