基于情感分析的增强语义图方法用于从社交网站检索用户兴趣

博客和社交网络站点是用户表达兴趣、想法和思想的平台。定向营销使用推荐系统来建议其服务和产品给用户或客户。因此，定向营销的方法是从用户生成的文本中提取关键词和主要主题。大多数传统方法仅基于调查和评分系统来识别个人兴趣。但本研究的不同之处在于，它旨在将用户生成的文本作为识别和分析个人兴趣的知识库区域的来源。提出了基于语义图的方法研究工作，通过分析用户自己的文本（如推文）来识别客户和用户。需要从用户在社交网络站点上生成的文本中提取关键词。这可以通过利用从可用内容中自动提取关键词的几种算法来实现。根据频率和程度对提取的关键词进行排序。此外，基于语义图的方法有助于仅通过从社交媒体中分析用户内容来提取兴趣，从而提供有用的建议。在本方法中，图由节点和边组成，其中节点表示由算法提取的关键词，边表示节点之间的语义连接。该方法无需收集与互联网相关的用户活动（如调查或评分）来gather用户兴趣相关信息。