کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4947721 | 1439591 | 2017 | 29 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
MLLDA: Multi-level LDA for modelling users on content curation social networks
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
![عکس صفحه اول مقاله: MLLDA: Multi-level LDA for modelling users on content curation social networks MLLDA: Multi-level LDA for modelling users on content curation social networks](/preview/png/4947721.png)
چکیده انگلیسی
User analysis is an important part of social network analysis. Most existing studies model users separately using either user-generated contents or social links among users. In this paper we propose to model users on the Content Curation Social Network (CCSN) in a unified framework by mining user-generated contents as well as social links. We propose a latent Bayesian model Multi-level LDA (MLLDA) that represents users with latent user interests discovered from user-contributed textual description and social links formed by information sharing. We demonstrate that MLLDA can produce accurate user models for community discovery and recommendation on the CCSN.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 236, 2 May 2017, Pages 73-81
Journal: Neurocomputing - Volume 236, 2 May 2017, Pages 73-81
نویسندگان
Lifang Wu, Dan Wang, Xiuzhen Zhang, Shuang Liu, Lei Zhang, Chang Wen Chen,