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社交媒體上的個(gè)人群體信息對(duì)于理解社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)非常有用，現(xiàn)有研究主要基于用戶之間的鏈接和顯式社交信息識(shí)別用戶的個(gè)人群體。很少考慮使用文本信息與隱含社交信息．在顯式社交信息缺乏時(shí)。隱含社交信息以及文本信息對(duì)于識(shí)別用戶的群體是非常有幫助的．提出一種隱含因子圖模型，有效地利用各種隱含與顯式的社交與文本信息對(duì)用戶的群組進(jìn)行識(shí)別．其中，顯式的文本與社交信息是通過(guò)用戶發(fā)表的文本與個(gè)人關(guān)系生成的．同時(shí)，利用矩陣分解模型自動(dòng)生成隱含的文本與社交信息，最后。利用因子圖模型與置信傳播算法對(duì)顯式與隱含的文本與社交信息進(jìn)行集成。并對(duì)用戶群組識(shí)別模型進(jìn)行學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)．實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效地對(duì)用戶群組進(jìn)行識(shí)別。
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