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用户生成内容的图书主题标签研究 —— 以豆瓣读书用户生成评论为例

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摘要:

摘 要:[目的 / 意义]为社交网络平台管理者提供一种分析和优化主题标签的方法,以帮助用户在社交网络平台上准确地获取图书的相关信息,满足用户个性化检索的需求。[方法 / 过程]本文提出了一种基于用户生成内容(UGC)的主题分析方法。以社交平台“豆瓣读书”为例,选取《平凡的世界》和《围城》两本经典图书,首先爬取用户对该书的评价数据,然后对数据进行清洗,基于 Latent Dirichlet Allocation(LDA)主题分析方法对数据进行分析,以获取图书的相关主题标签。[结果 / 结论]通过基于用户生成内容对图书的主题进行分析,一方面完善了图书的标签,提高用户对书籍的查准率,另一方面用户生成内容中具有鲜明的主题性和情感倾向,因此豆瓣读书制作标签时可以考虑增加情感类词,提高社交网络平台的个性化推荐功能。

作者: 陈 婵 
作者单位: 中共武汉市委党校图书馆,武汉 430024
期刊: 文献与数据学报
年.(期):页码 2020.(1):80-88
中图分类号: G250
DOI: 10.31193/SSAP.J.ISSN.2096-6695.2020.01.08
关键词: UGC 图书标签 LDA

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