微博社交网络中用户兴趣推断：综述
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2018-08-16 v5
摘要
近年来，随着 Twitter 等微博服务的日益普及，越来越多用户在日常生活使用这些服务。用户生成的海量信息为各类应用和领域带来了新机遇。推断用户兴趣在为微博服务提供个性化推荐以及为通过这些服务进行社交登录的第三方应用中起着重要作用，尤其在冷启动情形下。本综述中，我们回顾了先前研究中关于推断用户兴趣的用户建模策略。为此，我们聚焦于推断用户兴趣画像的四个维度：（1）数据收集，（2）用户兴趣画像的表示，（3）用户兴趣画像的构建与增强，以及（4）所构建画像的评估。通过本综述，我们旨在就这四个维度概述微博社交网络上推断用户兴趣画像的最先进用户建模策略。对于每个维度，我们基于既定标准回顾并总结先前研究。最后，我们讨论了该研究领域未来工作的一些挑战与机遇。
引用
@article{arxiv.1712.07691,
title = {Inferring User Interests in Microblogging Social Networks: A Survey},
author = {Guangyuan Piao and John G. Breslin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.07691},
year = {2018}
}
备注
pre-print, accepted at UMUAI, final version DOI 10.1007/s11257-018-9207-8