基于微博平台的用户兴趣模型研究与分析

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1 05 年 ( 第四届 ) 全国大学生 统计建模大赛参赛论文 论文类别 : 大数据统计建模类 论文题目 : 基于微博平台的用户兴趣模型研究 与分析 所属学校 : 北京师范大学 组别 : 研究生组 参赛队员 :. 李璐瑶. 王雅真 3. 何章阳 指导教师 : 提交日期 : 金蛟老师 05 年 06 月 3 日 I

2 基于微博平台的用户兴趣模型研究与分析 摘要 本文基于新浪微博平台提供的数据, 对于用户兴趣模型进行了研究 首先通过对微博用户的几种行为数据进行优劣势比较分析, 发现博文内容无法有效地挖掘出用户的兴趣, 进而确定了用户关注分组 自定义标签和网站浏览记录作为兴趣建模的数据来源 针对这三个信息来源, 又分别采用了不同的方法和规则从各渠道源数据中挖掘出标准的兴趣标签并按兴趣对用户的重要性排序 关于用户关注分组, 首先利用计算相似评分和重复率的方法将广义分组归类到标准兴趣分组, 通过计算兴趣红人被分组的权重情况确定该红人的兴趣, 进而依据普通用户关注兴趣红人的情况来决定该普通用户的兴趣及排序, 从而解决普通用户被分组次数较少 数据存在误差的问题 关于自定义标签, 通过计算词语间相似度和信息熵将自定义标签归为标准的兴趣标签 ; 关于网站浏览记录则通过域名和兴趣的匹配表挖掘出用户兴趣并按照浏览天数排序 从各兴趣来源中挖掘出标准的兴趣标签后, 建立模型融合三部分兴趣, 按照兴趣与用户的贴合程度排序, 最终建立用户兴趣模型体系 在模型验证方面, 本文采用了问卷调查和博文解析关键词的方法分别从宏观和微观角度来验证模型的有效性, 并提出查全率 冗余率和查准率作为不同模型的衡量指标, 得出融合后的用户兴趣模型相对最优的结果 最后, 基于模型作出的结果, 利用关联规则和协同推荐挖掘出用户的潜在兴趣 关联规则是从普适性地角度分析出在用户具备某一兴趣的同时具备其他兴趣的概率是多少, 从而得出兴趣间的关联关系 ; 协同过滤则是针对用户个人, 基于用户兴趣偏好矩阵, 为不同的用户提供不同的推荐 关键词 : 用户兴趣模型 ; 相似度 ; 关联规则 ; 协同过滤 II

3 Interest Modeling and Analysizing for Users of Micro-blog ABSTRACT Based on the data provided by Sina Micro-blog platform,this paper studied the instruction of User-interest Model.First,we compared the advantages and disadvantages of different types of Micro-blog users behavioral data and found that it s inefficient to mine users interests with the contents of their micro-blogs,so we determined to use user-concerned group data,self-tags and web browsing historical data as the sources of user interests.for each of these three sources of information,we used different methods and rules to implement the interests mining and rank the interests of users according to their importance.for the source of user-concerned groups,in order to solve the problem of biased data since a regular user has few classified groups,we first caculat -ed the score of the similarity and repeat rate between the generalized interest group and basic interest group, so that we could find out the interests of the internet celebrities by their weight w- hich were calculated in the situation of internet celebrities being grouped. For self-tags,we classified them into the standard interest tags based on the similarity between words and the knowledge of the information entropy. For the source of historical web-browsing data,we use the matching table of domain name and tags to dig out the users interests and sort the tags by the number of browsing days from high to low. After mining out the standard interest tags from the different sources,we finally integrated the three areas of interests to establish a User-interest System,and sort the interest tags by matching interest tags to the corresponding users eventually. In terms of validation of model,we conducted questionnaire and explored key words of micro-blogs to verify the the model from macroscopic and microscopic views, where we put forward recall rate,redundancy rate and precision rate as the measure of different models,concluding that our mixed model is a relatively optimal result.at last, according to the results of the model we established before,we made use of Association Rules and Collaborative Filtering Recommendation to explore users potential interests.association Rules gives the probability of having other interests when a specific interest already exists,and then obtains the correlation of different interests.and Collaborative Filtering Methods provides different recommendations for different users based on the matrices of users preferences. KEY WORDS:User-interest Model; Similarity; Association Rules;Collaborative Filtering III

4 目录 摘要... II 问题描述.... 问题背景.... 国内外相关研究述评..... 国外研究现状..... 国内研究现状 本文的创新... 用户兴趣信息分析 数据来源的选取 用户关注分组 自定义标签 网站浏览 各数据来源的兴趣挖掘方法研究 基于用户关注分组的兴趣分析及排序规则 基于自定义标签的兴趣识别方法 基于网站浏览的兴趣分析及排序规则 微博用户兴趣模型的建立 微博用户兴趣建模方案 用户兴趣的构成 三大兴趣来源的权重体系的建立 按照权重整体加权排序... 4 模型结果验证 验证方法 验证结果及评价 问卷调查验证结果及评价 博文解析侧面验证及评价 基于用户兴趣的关联规则分析和推荐系统的建立 关联规则分析 基于用户兴趣偏好的协同过滤推荐 协同过滤算法 用户数据处理及相似性度量 结果展示及分析... 0 参考文献... 附录... 3 附录... 4 附录 附录 IV

5 问题描述. 问题背景 随着互联网的迅猛发展, 互联网在人们生活中的地位日益提高 其中微博更是通过其 便捷与实时更新的优势, 成为社交网络服务中冉冉升起的新星 以新浪微博为例, 从新浪 微博注册账号来看, 一直稳中有升, 于 0 年更是突破 5 亿大关 据新浪微博发布的财 报显示, 截止 04 年 9 月, 微博月活跃用户数 (MAU) 已经达到.67 亿, 较上年同期增 长 36% [] 如此海量的用户信息, 对于网站而言既是财富也是困扰 一方面, 如果能从海 量数据中挖掘出用户的消费倾向信息, 则极具商业价值 ; 另一方面, 海量数据对于用户个 人以及为用户提供服务的网站来讲很容易产生严重的信息过载问题, 即网站拥有海量用户 信息的同时也对精准推荐提出挑战 在微博与人们生活息息相关的今天, 如何确定用户真 实的兴趣, 如何避免对用户无差异推荐以致效率低下, 以及如何利用微博海量数据分析出 具有商业价值的信息值得思考 由此可见, 通过建立用户兴趣模型, 将用户按其兴趣分类, 针对用户兴趣为他们推荐信息, 减少推送用户不感兴趣的信息, 从而实现对用户进行针对 性和个性化的推荐, 以高质量服务提高用户体验进而留住用户, 这对于网站来说具有十分 重要的应用价值 用户兴趣建模是网站进行精准推荐的基础, 也是针对网上 信息过载 问题帮助用户 按其兴趣选择优质信息资源的一个不可缺少的环节, 因此本文对用户兴趣的数据来源选取 及建模方法进行了研究, 以期为微博用户提供更为精细化的服务 []. 国内外相关研究述评.. 国外研究现状 关于用户兴趣建模问题国外学者研究较早, 同时也取得了一系列的成果 Pazzani 和 Billsus [3] 提出利用朴素贝叶斯分类器来逐步学习用户对网站的兴趣度 Chan [4] 利用用户收藏 页面 添加书签以及点击链接 (URL) 的行为, 获取用户感兴趣的页面, 计算出关键词的 期望信息增益, 选择增益大的关键词作为模型中的兴趣 Sule Gunduz 和 M.Tamer Ozsu [5-6] 提出利用用户网站访问时间和页面访问频率来建立用户兴趣模型, 结合最大期望值算法优 化参数, 并在保证预测结果准确度的情况下简化了模型的计算 关于推荐系统方面,Balabanovic [7] 和 Sarwar [8] 分别对基于内容和基于物品的协同过滤 推荐算法进行了详细的介绍和实例展示 Dietmar Jannach 及 Markus Zanker [9] 等人在 Recommender Systems 中对协同过滤推荐 基于内容的推荐 基于知识的推荐等不同的推荐 算法进行了全面的介绍

6 .. 国内研究现状 近年来国内也有不少学者参与对用户兴趣模型的研究 关于用户兴趣模型方面, 许波 [0] 张结魁利用用户在页面的滞留时间 超文本链接点击情况及网页点击率来确定页面权 [] 重, 进而建立了用户兴趣模型 张涛通过定义用户兴趣度从浏览记录中找出能代表用户 [] 兴趣的网页, 并设计聚类算法将网页聚类, 得出代表用户兴趣的词语 杨晶 成卫青 等采用向量空间模型, 并且基于属性贡献率及聚类等方法将用户自定义标签标准化, 最终 完成利用自定义标签对用户兴趣的刻画 [3-4] 关于推荐系统方面, 李涛 王建东等人提出用户多层相似度量, 解决数据稀疏性 的问题, 对基本用户进行聚类, 并利用已有的用户聚类中心寻找目标用户近邻产生推荐, [5] 从而提出了一种基于用户聚类的协同过滤推荐算法 刁祖龙在兴趣模型中考虑兴趣的遗 忘问题, 加入兴趣度遗忘公式, 提出基于本体用户兴趣模型的个性化推荐系统..3 本文的创新 () 在数据来源方面, 本文选取了用户关注分组 用户自定义标签和网上浏览等三 个渠道综合考虑, 避免了单一渠道下用户兴趣的片面和不完整 ; () 在建模方法上, 对每个渠道兴趣分别按照不同的方法进行排序, 并建立模型整 合了三个渠道兴趣来源的排序, 为用户按照贴合度为用户打上兴趣标签, 从而将用户兴趣 偏爱进行等级划分, 使结果更为准确 可靠 (3) 在模型的验证方面, 采用了不同的方式进行验证 宏观角度通过问卷调查的形 式, 并提出以查全率 冗余率和查准率三个指标对比用户兴趣模型及单一渠道模型的结果 ; 微观角度则通过选取被测者博文, 对其进行博文解析关键字看是否与模型作出的兴趣标签 匹配来衡量模型的有效性

7 用户兴趣信息分析. 数据来源的选取 关于微博平台的用户兴趣信息其实有多种来源, 比如微博的博文 用户自定义标签 用户的关注红人分组以及微博用户的收藏 评论 转发 点赞等行为均能在不同程度上反 映该用户的兴趣 针对前面提到的几个数据来源, 总结优劣势如下 : 表 数据来源优劣势一览表 类型优势劣势 用户自定义标签 博文语义解析 用户分组归类 用户的自我描述 现成的数据, 获取方 便 数据更为直观 未打标签用户无法获取兴趣数据 会有少量自定义标签不准确 浏览型用户无法解析出其兴趣 解析量大, 解析归类不精确等问题 对自己关注用户的分类 无分组或分组无成员的用户无法归类 需要不断的优化相似分组的归类算法 转 评 赞等行为用户的主动行为行为具有瞬时性 用户网站浏览浏览历史记录真实可信行为具有一定的时效性 此外, 考虑到单一维度的不全面问题, 因此决定从多维度出发建模 用户兴趣可以选择多种来源结合, 多种维度的兴趣挖掘可以更好的完善用户兴趣库的建立, 综合排序后可得到较为全面精准的用户兴趣 综上, 本文主要选取用户关注分组 自定义标签和网站浏览三个维度来建模.. 用户关注分组用户关注分组其实是指微博用户加关注的特殊用户 ( 包括名人明星或各行业领域中的专家学者 ) 的分组关系 比如用户关注财经红人郎咸平或者微博话题女王姚晨, 他关注的这群特殊用户的分类是什么, 在一定程度上就能够代表该用户的兴趣偏好哪方面 因此可以把用户关注分组纳入整体用户兴趣模型的兴趣来源中.. 自定义标签自定义标签是一种用户对于自己兴趣偏好及价值取向的自我描述 自定义标签允许微博用户用词语或短句来描述自己, 这些词或短句存在口语化及一些流行网络词语的现象, 较之统一规范的兴趣标签显得并不规则, 比如用户给自己定义为 背包客, 必须通过一定的手段将其翻译成 旅游 这个兴趣 3

8 ..3 网站浏览用户的点击浏览行为是用户兴趣的重要来源 用户在一段时间内浏览过什么样的网站, 或者说用户在一段时间内点击浏览哪种类型的网站次数最多, 基本上就透露出该用户的兴趣偏好. 各数据来源的兴趣挖掘方法研究.. 基于用户关注分组的兴趣分析及排序规则 用户关注分组计算流程如下 : 清理数据, 去长尾 相似度计算, 将广 义组名归类 计算用户在兴趣 组下被分组权重 用户关注的红人 用户分组情况 每个兴趣下取权 重高的建红人库 取权重最高的分 组作为兴趣标签 图 用户关系分组计算流程图 关于用户关注分组的数据处理, 首先需整理分组组名 由于提供的用户分组关系数据不太规整, 好多本属同一类的词会被用户衍生出许多不同的分组词, 比如说 IT 名人 网络巨头 等词汇均属于互联网这个大的分组类, 因此首先需要对组名归类, 即把计算非规范广义组名与标准的兴趣组名的相似度和重合率作为归类的衡量标准 计算公式见附录, 计算结果如表 表 标准兴趣组名与广义兴趣组名对照表 兴趣 tname 广义兴趣名 gname 得分 x 重合率 y 美食吃货攻略 美食 舌尖上的诱惑 互联网 网络巨头 互联网 IT 名人 组名归类后, 还需要根据用户被分组情况计算用户的兴趣标签 兴趣标签算法如下 : 采用组名兴趣算法的结果, 用广义兴趣组名 gname 覆盖全站组内用户, 统计计算每 一个被分组用户在当前兴趣组下的被分组次数除以所有被分组用户的总的被分组的次数, 得到该被分组用户在各个兴趣组内的权重, 最后参照表, 将组名全部替换为标准兴趣组 名 tname; 按照互斥原则把一个用户放在权重最高的一个兴趣 tname 下, 建立一张用户兴 趣标签表, 得到的数据部分展示如下 : 4

9 表 3 用户兴趣标签表 用户 uid 兴趣名 tname 被分组次数 ct 权重 weight 84 影视 3,078, 美食,893, 互联网 907, 由于组名兴趣标签是根据被分组的情况计算出来的, 因此用户被他人分组次数越多得 到的兴趣标签就应该越准确 广大微博的普通用户由于具有的粉丝数量有限, 被分组的次 数也有限, 因此直接通过上述用户兴趣标签的结果给用户打上标签效果应该不是很理想 所以, 我们从普通用户关注红人的分组情况出发, 考虑用户关注的哪个类型的红人越多, 就越有可能具备该种兴趣 用户关注的红人用户被分组 ( 被打兴趣标签 ) 的情况, 按照每一个用户关注的不同兴 趣的个数按从大到小排序, 取 top5 作为用户的兴趣库, 得到此用户关注分组的兴趣表如下 : 表 4 用户关注分组兴趣表 用户 uid 兴趣名 tname 兴趣排名 sort_id 关注兴趣的个数 num 84 影视 4 84 美食 9 84 旅游 基于自定义标签的兴趣识别方法 关于自定义标签识别兴趣的方法, 流程图如下 : 将自定义标签记录作 分词处理 基本自定义标签语料 库的建立 计算兴趣标签与其衍 生词的相似度 取使用量较大的自定 义标签 top30000 匹配 由熵理论将自定义标 签划归标准兴趣标签 得到自定义标签 兴 趣对照表 将对照表放入数据库 中匹配出用户兴趣 图 自定义标签识别用户兴趣的方法流程图 5

10 ... 自定义标签中语料库的建立语料库的建立分以下几个步骤 : () 分词处理 由于自定义标签的数据记录往往是由逗号隔开的词语或短句, 不方便词语与兴趣标签的对照, 因此首要任务是按逗号把词语和短句分开 () 计算兴趣标签与其衍生词的相似度 由于用户对自定义标签一般来说不轻易修改, 在一段时间内的变动不大, 因此选取 微博平台记录的所有活跃用户自定义 标签数据, 然后查询与某个标准兴趣标签同时出现的标签, 两标签同时出现的次数为 c, 该标签的所有用户数为 c 0 ( 取 c c 0 0 的标签 ), 计算比例, 即 ratio, 将此比例作为相似 c 度的衡量标准 47 个兴趣标签与衍生词对照表见附录 对于这 47 个兴趣标签中的每一个标签都会对应数以万计的衍生词及它们之前的相似 值 表 5 是以兴趣标签 动漫 为例截取的部分比例结果展示 ( 其他标签的表结构类似 ) Ratio 取值范围是 0-, 且值越大, 表示相似度越大 表 5 动漫与其衍生词相似度表 selftag c0 c ratio 日本动漫控 爱人女神 单反菜鸟 从上表中可以看出, 当 ratio 降低到一定程度以下时, 自定义标签与兴趣标签的相似度 就非常低, 因此需要经过处理去掉后面相似度较低的长尾数据 将查询出来的前 个 标签对应出来各个兴趣的条件概率值, 形成了一个以自定义标签为纵轴,47 个标准兴趣标 签为横轴的大矩阵, 矩阵中每个元素的值代表了词语间的相似度, 大矩阵部分展示如下 : 表 6 自定义标签与兴趣标签相似矩阵 tags 音乐 影视 游戏 动漫 医疗 军事 英语... 科技 舞蹈 娱乐 游戏动漫 军事 值得说明的是, 有些自定义标签由于自身具有歧义, 因此在归属的时候可能会归到两 个不同的兴趣标签中 为了避免这类词语对最后匹配结果的干扰, 后期处理中会剔除掉这 些词语, 保证兴趣标签归属的唯一性 6

11 ... 基于信息熵的自定义标签的兴趣归属 有了自定义标签的词语和标准的 47 个兴趣标签, 如何将自定义标签词划分到 47 个标 准兴趣标签是接下来需要解决的问题 一般来说, 需要根据词语之间的相似度来划分 为 此, 我们引入了熵的概念 熵衡量的是整个系统的平均信息量, 也可以理解为不确定性 越是确定的情况下, 其 不确定性越小, 信息量也就越小 简言之, 熵与信息量成反比, 亦即熵越大, 越不确定 X x x xn 设 X 的概率分布为, P p p pn 称为自信息, 定义为 如果事件 x i 已发生, 则 x i 所含有的信息量 I( xi ) log (-) p 自信息量的期望称为信息熵, 定义为 Hs( X ) Hs( p, p, pn) E I( xi ) pi log pi (-3) i 既然熵表示不确定性, 因此可用作分类或聚类结果的评价标准 考虑将信息熵用于考察词 语的模糊度, 信息熵与词语的模糊度成正比, 即熵越大, 词语的模糊度就越大 ; 反之, 熵 越小, 词语的模糊度就越小 [6-7] 因此我们可以运用此原理判断自定义标签的词语到底归 属于标准的 47 个兴趣标签中的哪一个 假设共有 k 个标签, 记第 i 个标签对应的兴趣相关值分别为 p i i pi,, p p, 其中 n 47 ; 令新的相关值表示为 Pi, Pi, Pi 3 Pin, 则 pij Pij, j, n, (-4) sum 其中 sum i i pi pi pin ; 记第 i 个标签的的熵为 h (i), 则 : h( i) Pi log( Pi ) Pi log( Pi ) Pin log( Pin), i, k (-5) 熵作为衡量该标签的模糊度的一个指标, 求得标签的熵, 由 matlab 得到新的相关值如下表 : 表 7 自定义标签与兴趣标签新相似值表 tags 音乐影视游戏 动漫 医疗 军事 英语... 科技 舞蹈 熵 娱乐 旅游 美食 由于熵表示不确定性, 因此要通过比较相关值与熵的大小来决定该词语最后兴趣的归 属 观察相关值和熵的关系, 通过多次试验得到了一个相对较优的函数作为判断标签兴趣 的标准, 函数如下 : i f ( x ) 0.8x.6x (-6) 其中 x i 表示标签 i 的熵与所有标签熵的最大值的比值, 取值范围为 0-, 记为 i i i 3 in 7

12 x i h( i) (-7) k max h( i) i 根据模糊度原理, 当第 i 个标签中存在兴趣相关值 P f x ) 时, 则判断该标签属于兴 趣 j, 此时就将该标签对应的兴趣 j 的相关值设为, 否则就不属于兴趣 j, 将兴趣值设为 0 此时矩阵变成了一个巨大的 0- 稀疏矩阵, 部分展示如下表, 第 i 行 j 列为 表示标签 i 属于兴趣 j 需要说明的是, 公式 (-6) 这个函数是找到的结果比较好的一个函数, 应该存在其他更优的函数 表 8 自定义标签归类表 ij ( i tags 动漫 医疗 体育 时尚美容美食财经数码互联网... 舞蹈 动漫宅 动漫爱好者 美食 将得到的自定义标签和兴趣的对照表存入数据库中, 即可为用户打入标签 表 9 自定义标签 - 兴趣对照表 标签 兴趣 标签 兴趣 听歌 音乐 购物 购物 音樂 音乐 淘宝牛人 购物 K 歌 音乐 韩代 购物 将自定义标签和兴趣对照表放入数据仓库中进行匹配可以得到用户自定义标签兴趣, 即每一个用户对应其由自定义标签描述出的兴趣, 可以是一个或多个..3 基于网站浏览的兴趣分析及排序规则..3. 关于网站域名的分词及语料库的建立 选取 这段时间内按照网站曝光次数从大到小排序的网站, 对其 浏览曝光次数较大的网站域名, 建立域名 - 兴趣的语料库, 提供的域名 兴趣匹配表格式如 下表 : 表 0 域名 - 兴趣对照表 域名 兴趣 影视 时尚 bbs.miercn.com 军事

13 ..3. 浏览时间的阈值设定由于网站浏览选取的周期是 4 周, 因此考虑将浏览天数为 天的这种长尾数据删去以避免偶然因素造成的对兴趣识别的干扰 但还要充分考虑到用户覆盖度的问题, 因此对取得天数不同而造成网站浏览部分覆盖的用户数进行统计, 结果如下图 : 图 3 网站浏览天数阈值与覆盖用户比例示意图 当网站天数的阈值取到 3 天时, 覆盖度降至 37%, 覆盖用户数约 人左右 因此网站浏览数据是取的网站浏览天数 > 的数据, 即只保留浏览某类网站天数在 3 及 3 天 以上的浏览记录 统计用户网站浏览天数, 并根据浏览天数从大到小排序, 得到结果如下 : 表 用户网站浏览天数排序表 User_id Tag Days 摄影 财经 影视 游戏

14 3 微博用户兴趣模型的建立 3. 微博用户兴趣建模方案 目前用户的兴趣来源有三个渠道, 从每一个渠道得到的用户兴趣不一致 为了解决这种提取用户兴趣不一致的问题, 我们决定将三者挖掘出的兴趣合并, 并按照一定的规则进行综合排序 本文建模思路是对每个兴趣来源渠道按照各自的方法排序, 最后按照兴趣重合的优先级进行整合后的整体排序 3. 用户兴趣的构成 用户兴趣由分组兴趣 ( A ) 用户自定义标签( B ) 和网站浏览记录 (C ) 三部分构成, 如图 7 所示 这三部分来源所得到的兴趣会有重合与交叉, 按照模型的算法, 重合次数越多的兴趣标签应该越能体现出用户的真实兴趣 ( 无论从哪个渠道来看都能得出用户具有此兴趣 ), 则该部分兴趣标签的排序应该越靠前 抽象成图 4 中的语言排序为 : 三者相交的部分 ( A 3B3C 3 )> 两者相交的部分 ( A B A C B C )> 各自不相交的部分 ( A B C ), A A A B A C 其中 B B C C A C A B B C B C A B C A B C A B C 3 A 分组兴趣 A C A B B A 3B3C3 C 自定义标签 B C 网站浏览 图 4 用户兴趣构成图 3.3 三大兴趣来源的权重体系的建立 考虑到用户兴趣标签的应用范围, 建立的用户兴趣模型总是希望尽可能多的覆盖到更多的人群, 因此本文三大兴趣来源的权重主要依赖于三部分覆盖的用户量 各部分用户数统计如下表 : 0

15 表 用户兴趣覆盖情况表 用户类型 ( 月活跃 去垃圾 ) 合计用户数不交叉用户数 分组兴趣 自定义标签 站外浏览 分组兴趣 & 自定义标签 分组兴趣 & 站外浏览 自定义标签 & 站外浏览 分组兴趣 & 自定义标签 & 站外浏览 分组兴趣 U 自定义标签 U 站外浏览 由覆盖人群来看, A B C 具体权重值的计算方法如下: 分组标签 A, 自定义标签 B, 网站浏览 C 权重加权考虑因素 : 用 p AB 表示分组兴趣和自定义标签兴趣相同的人数 num (AB) 占有标签总人数 Num 的比例, 依次类推 修正矩阵中对应值的概率分别为 : num( AB) pab 0.03 Num num( AC) pac 0.04 Num num( BC) 0393 pbc 0.0 Num 人工定义权重后, 进行权重修正 ) 人工定义权重, 要考虑有标签用户人群规模和重要程度, 假设初始标签权重为 ::; ) 简历状态转移矩阵, 对权重进行修正, 即 : 即得到了三者的权重, 即说明兴趣标签来自 A 的最可信, B 次之,C 再次 3.4 按照权重整体加权排序 为把三块来源的兴趣整合到一起, 用户兴趣模型排序的整体思路如下 : () 考虑在一个 uid 下, A B C 三块相交部分 A 3B3C3 中的兴趣标签为首位, 且其 中的标签顺序以 A 中兴趣标签的排序 ( 按 A 中被分组次数的权重大小排序 ) 为主 ; () 由于 A 和 B 的权重较大, 因此 A 和 B 相交的部分中的兴趣标签排序次之, 且其中 的标签顺序以 A 中兴趣标签的排序为主 ; (3)A 和 C 的权重再次, 则其相交的部分再次之, 且其中的标签顺序以 A 中排序为主 ; (4) B 和 C 交的部分的兴趣标签放在最后, 且以 C 中排序为主 ( 自定义标签部分 B 不 分排序, 所以内部标签排序以 C 中排序为准,C 中兴趣以统计域名天数多少对应排序 ); (5) 剩下的均不相交的部分则按 A B C 的顺序依次排序 总体说来模型采用的兴 趣标签排序优先级为 : A 3 B 3 C 3 A B A C B C A B C

16 根据上述算法思路, 利用微博平台提供的用户 id 及相关兴趣信息, 基于 hadoop_hive 对模型进行排序, 得到结果如下表 ( 由于篇幅有限, 仅展示部分数 ): 表 3 模型最终输出结果展示表 USer_id Interest_tag Sort_id 影视 家居 健康 购物 媒体 5 需要说明的是, 由于每个用户兴趣个数不一致, 有的用户可能因为在近期内浏览网页 较多而造成打上的兴趣标签较多的问题, 为简便和统一, 本文只选取兴趣排名靠前的前 5 个兴趣作为挖掘出的最贴合用户心理的兴趣, 而把排名靠后的兴趣舍弃了 表 3 中 Interest_tag 表示用户由模型计算出的兴趣,Sort_id 表示兴趣对应的排名 每个用户最多保 留 5 个兴趣, 由模型得出的少于 5 个兴趣的用户则采取有几个兴趣就保留几个兴趣的方法

17 4 模型结果验证 4. 验证方法 衡量模型给用户打上的兴趣标签是否准确的方法有以下几点 :() 通过问卷调查 ( 调查问卷见附录 )() 如果是加 V 用户, 可以通过认证信息来衡量 ( 如图 5 所示为 行走 40 国 的认证信息 ), 尤其是对行业专家 学者等 (3) 通过对用户近期内的博文内容进行解析, 提取关键字, 看是否与模型计算出的兴趣相匹配 值得说明的是, 并不是每个用户是 V 用户, 也不是每个用户都有认证信息, 因此方法 () 具有一定的局限性 ; 此外, 并非每个用户都经常发博文, 因此不同的用户收集到的博文数据有限, 这对博文解析的准确性有一定的影响, 因此此方法也只是作为对模型的侧面参考 4. 验证结果及评价 4.. 问卷调查验证结果及评价 图 5 行走 40 国 的认证信息展示 为测试用户兴趣模型的效果, 本文首先采用问卷 ( 见附件 3) 调查的形式选取部分用 户进行模型测试, 试图从宏观地角度分析这个模型的效果好坏, 并预计从查全率 冗余率 和查准率三个方面评估作出的兴趣模型, 并与单一渠道模型作出的结果作比较 其中查全 率是指由模型作出的兴趣与实际兴趣相符的个数占用户实际兴趣个数的比例 ; 冗余率指不 属于用户实际兴趣的标签个数占每个模型挖掘出的兴趣个数的比例 ; 而查准率则希望衡量 模型给出的兴趣排序与用户实际兴趣排序的贴合度, 具体定义如下 : 5 a j[ i] bj[ i] i u j 5, j,, n (4-) max a [ i] b [ i] i 假设有 n 个被测用户, 其中 u j 表示第 j 个被测用户的查准率, 取值范围在 [0,], u j 越大表 示模型排序越准确 ; aj[] i 表示第 j 个被测用户的第 i 个兴趣的实际排序序号, b j 表示模型 计算出的第 j 个被测用户的第 i 个兴趣的排序号 由程序计算知, max a j[ i] bj[ i] = 需要说明的是, 实际兴趣个数不到 5 个的按其实际个数计算分母 3 j j 5 i

18 本文通过公司内部人员测试, 得出模型和各单一渠道模型 ( 包括用户关注分组 自定 义标签和网站浏览 ) 的平均查全率 冗余率 查准率如下表 : 指标 模型 表 4 几种模型结果对比表 用户兴趣模型分组关注自定义标签网站浏览 查全率 83.% 78.4%.0% 5.3% 冗余率 6.%.% 43.% 53.7% 查准率 63.% 47.6% NA 45.3% 注 :. 本文认定自定义标签没有排序. 由于只截取了排名前 5 的兴趣项, 因此会对模型的查全率造成一定的影响 4.. 博文解析侧面验证及评价 针对模型计算出的用户个人兴趣项, 本文借助了博文解析关键词的方法来从微观角度 侧面验证模型的有效性 下面随意抽取一个用户的 uid= , 昵称为 文怡, 选 取该用户 的博文进行分析 本文选取了哈工大于 00 年提出的停用词表, 但考虑到微博平台的特有词语, 比如 微博表情转化成的文字等等, 因此对该停词表进行了补充与扩展 补充的词汇见附录 4 词频高低通过词云展示如下 : 图 6 博文词云展示图从词云展示中可以看出, 吃 吃饭 等词语出现次数较多, 由此可以推测该用户可能在育儿和美食方面具有较为浓厚的兴趣 与模型作出的结果进行比较, 非常吻合 此外, 通过点击页面, 发现认证信息中也说明 文怡 这个用户是个美食作家 经过方法 () (3) 得到的结果较为符合, 说明模型有效 4

19 再进一步对博文进行分析, 利用 PAM 算法对博文聚类, 将聚类结果保存在 result.csv 文件中, 可视化展示如下图 : 图 7 博文聚类图从图 7 可以看出, 博文被分为两类 打开分类结果进行分析, 两个聚类的微博讨论的问题不同 第一类讨论的主要是有关于 吃饭 做菜 等方面的事, 而第二类则主要涉及到 孩子 爸妈 家庭 等方面 由此可见, 文怡 这位微博用户的兴趣可能主要集中在 美食 和 育儿 两方面 综上所述, 从博文解析关键词方面侧面验证了模型的有效性 5

20 5 基于用户兴趣的关联规则分析和推荐系统的建立 5. 关联规则分析 关联规则挖掘是一种在大规模交易中识别类似规则关系模式的通用技术, 挖掘项目之 间的潜在联系 如果将这种想法移至到兴趣推荐中, 将用户喜欢购买的 物品 替换成 兴 趣, 自动发现其中的规则, 就能发现用户兴趣之间的联系 将每一个用户的兴趣记录看成是用户的购买记录, 将兴趣看成商品, 利用关联规则来 看各兴趣之间的关联关系 用户的兴趣记录如下 : 表 5 用户兴趣记录 USer_id Interest_tag 美食, 星座 影视, 购物, 音乐, 互联网, 媒体 美女, 服装, 影视, 旅游, 美食 时尚, 美食 旅游 将表 5 中的记录数据化, 以 47 个兴趣标签为横轴, 不考虑兴趣的排序, 有其中的某一兴 趣则记为, 没有则记为 0, 一条用户兴趣记录对应一条这样的 0- 向量, 最终转化成一个 大的 0- 矩阵如下 : 美食美容美女媒体旅游 本文随机选取了 3346 个微博用户的兴趣标签记录作分析, 对 47 个兴趣标签的覆盖 情况统计如下图所示 : 6

21 图 8 各兴趣标签覆盖占比图从图 8 可看出, 影视 音乐 媒体 互联网 购物 文学 旅游 美食等覆盖用户占比较高, 属于兴趣标签中的 大类 ; 而心理 彩票 交通 天气 宠物 豆瓣等覆盖用户占比较小, 属于比较 小众 的兴趣 由于矩阵太稀疏 ( 很多 小众 的兴趣标签基本上对应的都是 0), 再加上用户本身从 47 个兴趣中至多只保留了 5 个兴趣, 相当于多数情况下矩阵对应位置上的数值都是 0, 因 此关联规则中会出现很多类似于 旅游 0 购物 0 这种 如果不喜欢兴趣 则也不喜 欢兴趣 的似是而非的规则 ( 因为这极大程度上受到了数据缺失的影响 ), 而我们希望得到的是用户具有某个兴趣的同时具有其他兴趣的概率 利用 apriori 算法, 通过 R 软件运行得出结果如下 : 表 6 关联规则结果展示表 lhs rhs support confidence lift 影视 影视 音乐 购物 购物 音乐 影视 影视 由上述结果可以看出, 购物 影视和音乐三个兴趣之间有关联 在所有用户兴趣记录中, 有 3.5% 的用户同时具有购物和影视这两个兴趣, 且具有购物兴趣的用户中有 90.37% 也具有影视的兴趣 ; 有 3.% 的用户同时具有音乐和影视的兴趣, 且具有音乐兴趣的用户中有 8.59% 也具有影视的兴趣 同样也可以反过来进行分析, 喜欢影视的用户中还喜欢音乐和购物的用户占比分别达到 4.8% 和 43.39% 上述的分析只是将兴趣变成 有 和 没有 的两值数据, 如果进一步将用户的兴趣按照兴趣排序进行打分, 按照兴趣的浓烈程度用 -5 的自然数进行打分, 即当该兴趣 7

22 sort_id= 时,score=5; 当 sort_id= 时,score=4, 以此类推 以购物为例, 兴趣分数如下 : 表 7 兴趣打分表 uid tag sort_id score 购物 购物 购物 购物 4 具体的影视 音乐 购物的打分数据见附录 test.csv 取支持度较大的关联规则如下: 表 8 关联规则展示表 lhs rhs support confidence lift 4 影视 购物 影视 音乐 购物 影视 音乐 影视 从结果可以看出, 具有较为浓厚的购物兴趣的用户普遍具有十分浓厚的观影兴趣 数据显示, 喜欢购物的用户中高达 9.7% 的人非常喜欢影视 类似分析影视与音乐, 较为喜欢听音乐的用户中有 58.4% 的人非常喜欢影视 图 9 不仅展示出三个兴趣间的关联关系, 还显示出兴趣浓厚程度间的关系 图 9 关联规则分组矩阵图 5. 基于用户兴趣偏好的协同过滤推荐 在 6. 中我们利用大量用户的兴趣记录挖掘出兴趣之间的交叉关系, 这是从宏观角度 8

23 来分析兴趣间的关联 如果从微观角度, 则需要借助推荐算法针对用户个人的兴趣偏好来 完成用户个性化的兴趣推荐 由于本文基于微博平台所获取的数据并不像其他电商网站一 样是用户购买物品的交易记录, 而是通过微博平台信息挖掘出的用户的兴趣偏好记录 因 此承接上文中做出的用户兴趣模型的结果, 把 兴趣 当 物品, 把 用户偏好等级评 分 当成 对物品的评分, 则由推荐算法可以为用户进行兴趣上的而非商品上的推荐 5.. 协同过滤算法 基于用户的协同过滤推荐机制简言之就是在用户的历史偏好的数据上计算用户的相 似度, 并根据 邻居 用户群计算推荐 它的基本假设是喜欢类似物品的用户, 可能有相 同或相似的偏好 本文根据获取数据情况, 主要采取基于用户的协同过滤推荐算法 基于用户的协同过滤主要算法思想如下 : () 建立用户对物品的评分矩阵 ; () 建立用户的相似性矩阵 ;( 本文主要运用 欧式距离 计算用户的相似度 ) (3) 利用矩阵计算推荐结果 5.. 用户数据处理及相似性度量 首先将原始数据中的 47 个兴趣标签转化为相应的代码数字, 对照表见附录 4: 选取 0006 条兴趣记录, 共 647 个用户的兴趣信息, 将 兴趣 看作 物品, 分数 视为用户对该兴趣的偏好度量, 利用 R 软件建立用户对兴趣的评分矩阵如下 ( 完整的数据 保存在附件 scorematrix.csv): 兴趣用户 表 9 用户对兴趣的评分矩阵 表 9 中的得分值用 -5 之间的自然数表示, 分值越高表示用户对该兴趣越偏爱 需要 说明的是,0 在这里不是一个显示的评分, 而是一个缺失的评分, 即表示用户没有为该兴 趣评过分数 采用欧式距离衡量衡量用户相似度, 初始的计算公式如下 : d( x, y) ( ( x i y i ) ) (5-3) 比如用户 A 和 B 共同对兴趣 X Y 进行了评分, 则它们之间的欧式距离为 9

24 d( A, B) y ( B. x A. x) ( B. y A. ) (5-4) 根据上述公式计算出来的欧式距离是一个大于 0 的数, 为体现用户之间的相似度, 需 把数值限定到 [0,] 之间, 则定义相似度如公式 (5-5) 和 (5-6) sim( x, y) d( x, y) (5-5) n sim ( x, y), 其中 n 表示共同评价项目个数 d( x, y) (5-6) 接下来将利用表 0 中用户对兴趣的评分数据对用户进行相似性的度量, 对兴趣偏好 类似的用户归到一起, 并邻居用户的偏好进行推荐 利用 R 语言计算得到 647 个用户的 欧式相似矩阵如下 : 用户 用户 表 0 欧式相似矩阵 矩阵上的数值表示对应的用户之间的相似度, 值越大, 表示这两个用户在兴趣偏好方 面越类似, 可视同为邻居用户 完整的相似性矩阵见附录 similaritymatrix.csv 5..3 结果展示及分析 本文设定邻居用户的个数为, 推荐兴趣最多为 3 个, 则利用协同过滤算法, 可得到 用户兴趣推荐结果 由于数据量过大, 在这里不能完全展示, 只选取其中几条推荐兴趣及 预测得分情况展示如下 ( 其中 NA 表示原来已经有得分数据, 其余得分为预测得分 ): 表 兴趣推荐表 用户兴趣 NA NA NA 5 3 NA NA 3 8 NA NA 4.5 NA NA NA NA.5 由表 可知, 基于用户偏好的协同过滤算法, 推荐给 user_id 为 的用户 音乐 这个兴趣, 预测评分为 3 分 ; 推荐给 user_id 为 的用户 影视 这个兴趣, 预测评分为 分 ; 推荐给 user_id 为 的用户 美女 这个兴趣, 预测评分为 4.5 0

25 分, 表示预测该用户较为喜欢该兴趣 ; 推荐给 user_id 为 的用户 音乐 和 汽车 这两个个兴趣, 预测评分分别为 3 分和.5 分, 那么在给该用户做个性化推荐的时候, 除了该用户原本挖掘出的兴趣, 还可以进行关于 音乐 和 汽车 等信息的广告投放或群组推荐 需要说明的是, 由于 47 个标签纬度较广, 加上每个用户至多只有 5 个兴趣标签的分值, 因此评分矩阵非常稀疏, 每个用户只对所有兴趣非常小的一个子集评分, 部分用户找不到近邻用户因而无法给出兴趣推荐 本文设定了邻居用户个数为, 推荐兴趣的个数为最多 3 个, 如果改变这些参数设定, 推荐结果会不同

26 参考文献 [] 新浪科技. 新浪财报 [EB/OL].04,. [] 林鸿飞, 杨元生. 用户兴趣模型的表示和更新机制 [J]. 计算机研究与发展,00,39(7): [3]Pazzani M,Billsus D.Learning and Revising User Profiles: The identification of interesting Web Sites [J]. Machine Learining 7.997: [4]Chan Philip K. A Non-invasive Learning Approach to Building Web User Profiles [C].Proceedings of KDD- 99 Workshop on Web Usage Analysis and User Profiling. ACA Press,New York,999:7-. [5]Sule Gunduz,M. Tamer Ozsu.A User Interest Model for Web Page Navigation[J].003. [6]Gunduz S.,Ozsu M.T.,Recommendation Models for User Accesses to Web Pages[J],In Proceedings of ICANN pp ,003. [7]M. Balabanovic and Y.Shoham.Content-based,collaborative recommendation[j].communication of the ACM,40,997 [8]Sarwar B,Karypis G,Konstan J.Item-based collaborative filtering recommendation algorithms[c] //Proc of the 0 th International Conference on World Wide Web.New York: ACA Press,00: [9]Dietmar Jannach,Alexander Felfering.Recommender Systems[M].Posts&TelecoAPress,00:-3. [0] 许波 张结魁 周军.. 基于行为分析的用户兴趣建模 [J]. 情报杂志,009,8(6): [] 张涛. 基于浏览历史的用户兴趣提取模型 [J]. 软件导刊,009,8(6): [] 杨晶 成卫青 郭常忠. 基于标准标签的用户兴趣模型研究 [J]. 计算机技术与发展,03,3(0): 08-. [3] 李涛 王建东. 推荐系统中一种新的相似性计算方法 [J]. 计算机科学,007,34(8): [4] 李涛 王建东. 一种基于用户聚类的协同过滤推荐算法 [J]. 系统工程与电子技术,007,9(7): [5] 刁祖龙. 基于本体用户兴趣模型的个性化推荐系统的研究 [D]. 太原 : 太原理工大学,03:-35. [6] 杨忠堂. 直觉模糊集的模糊度与混合熵 [D]. 河北 : 河北大学,03:-5. [7] 邵璐. 信息熵与原文翻译中模糊话语的量度 从 达芬奇密码 的源文本与目标文本选例 [J]. 四川外语学院学报,008,4(5): 08-3.

27 附录 用户分组关系中相似度得分与重合率的计算方法和公式 : () 以 美食 这个大类分组为例, 计算与美食分组相似度高的分组组名 ; 记美食 这个标准分组为 A 组, 考察分组为 B 组, 假设被分组用户数为 n, 则令 A 美食分组中的被 分组用户在美食组内的权重 ( 被分组次数 / 所有被分组用户的总被分组次数 ) a, a a a,, B 组名中的被分组用户在 B 组内的权重 b, b b b ; 计算 B 组名与 A 美食分组的相似度得 分 x, 公式如下 : n x, 3 n ( ab ab ab n n) (-) 公式 (-) 需要说明的是, 前提必须是 b 与 a 是同一个用户, 即 B 组与 A 组的重合用 户在两组中的权重乘积开方后的和 得分最高值是 00%, 即两个完全一样的组 ; 最低值 是 0, 即两个组完全没有重合性 () 计算 B 组名与 A 美食分组的重合率 y ( 重合用户数 /B 组组内排重成员数 ); (3) 为平衡规模大的组得分高重合率低, 规模小的组得分低重合率高的影响, 满足 ( x 0.) ( y 0.) 0.04 或者 x 0. 5 的组名都筛选为相似的兴趣分组组名, 其中去除 8 个默 认分组 ( 特别关注 名人明星 同事 同学 家人 其它 朋友 明星 ); 3 n 3

28 附录 兴趣标签与衍生词对照表 标准兴趣标签 包含自定义标签中的衍生词 宠物 爱猫 愛貓 宠物 寵物 狗 动物 動物 猫猫 貓貓 猫控 貓控 猫咪控 貓咪控 地产 地产 地產 房产 房產 动漫 动漫 動漫 海贼 海賊 柯南 cosplay acg 火影 动画 動畫 银魂 銀魂 二次元 死神 漫画 漫畫 文学 看书 看書 小说 小說 读书 讀書 阅读 閱讀 文学 文學 好书 好書 书籍 書籍 哈利波特 郭敬明 书 書 搞笑 幽默 搞笑 笑话 笑話 搞怪 段子 趣图 趣圖 购物 购 購 逛街 淘宝 淘寶 shopping 败家 敗家 互联网 互联网 互聯網 网络 網絡 佛教 佛教 佛学 佛學 星座 摩羯 水瓶 双鱼 雙魚 白羊 金牛 双子 雙子 巨蟹 狮子 獅子 处女 處女 天秤 天蝎 星座 射手 座 音乐 音樂 听歌 聽歌 唱歌 钢琴 鋼琴 摇滚 搖滾 歌手 hiph 音乐 op jazz 蓝调 唱 k k 歌 周傑倫 周杰伦 bigbang 五月天 吉他 music 电影 電影 电视 電視 美剧 美劇 韩剧 韓劇 吸血鬼日记 吸血 影视 鬼日記 视频 視頻 日剧 日劇 生活大爆炸 影视 影視 恐怖片 偶像剧 偶像劇 movie 医疗 医疗 卫生 保健 护理 军事 軍事 军事 军人 軍人 军迷 軍迷 公安 外语 英语 english 英語 英文 gre toefl 雅思 ielts 托福 日语 法语 德语 俄语 西班牙语 体育 球 ( 排除地球 月球 星球 半球 环球 气球 肉球 全球等次的干扰 ) 游泳 運動 瑜伽 运动 瑜珈 体育 體育 NBA 汽车 汽车 汽車 車 车 车迷 跑车 山地车 改装 BMW 奥迪 宝马 保时捷 法拉利 兰博基尼 爱车 凯迪拉克 开车 旅游 旅游 背包客 旅行 驴友 旅遊 travelling 自驾游 环游 周游 时尚 时尚 時尚 潮 潮流 潮人 fashion 奢侈品 控 美容 美容 护肤 護膚 化妆 化妝 减肥 減肥 瘦身 彩妆 彩妝 臭美 美食 美食 吃货 吃貨 愛吃 吃 爱吃 咖啡 巧克力 烹饪 布丁 料理 摄影 摄影 攝影 拍照 单反 單反 photography 照相 公益 低碳 志願者 環保 志愿者 慈善 环保 公益 彩票 彩票 体彩 双色球 福彩 雙色球 體彩 墙体彩绘 育儿 育儿 早教 亲子 幼教 数码 手机 数码 相机 android iphone 黑莓 blackberry 安卓 htc 三 4

29 科技舞蹈游戏财经股票媒体美女健康设计家居教育语录心理电台服装电商建筑交通招聘婚庆天气豆瓣 星 苹果 耳机 电脑 平板 ipad 科技 科学 技术舞蹈 舞 dance Wow acg dota 魔兽 魔獸 游戏 遊戲 网游 網遊 仙剑 仙劍 星际争霸 星際爭霸 三國殺 三国杀 风行 桌游 PSP DNS CS 财经 財經 金融 商业 商業 经济 經濟股票 a 股 证券 證券媒体 媒體 新闻美女健康 營養 保健 营养 維他命 维他命设计 設計 手工 DIY 手作家居教育 教书 老师 教师 教授语录心理电台 音悦台 音乐台服装 时装 衣服 衣饰电子商务 電子商務 电商 電商建筑 建築交通招聘 人才市场 校招婚庆 婚礼 婚宴天气 蓝色预警 暴雨 雨雪豆瓣 5

30 附录 3 用户兴趣模型算例测试调查问卷 ) 您是否经常玩新浪微博? ( 是或否 ); 平均登录新浪微博的频率是天 / 周 ) 以下是我给你打出的兴趣标签科技 体育 互联网 招聘 财经 汽车你认为以上的兴趣标签准确吗? 挑出其中你认为不是你的标签 ( 如果认为都是, 则此处不用填写 ): 3) 请写出你认为 中没有给出的但是你具有的兴趣标签 4) 请把你认为是你兴趣的标签按照准确性排序 ( 比如你最喜欢影视, 则影视为, 其次喜欢音乐, 则音乐为, 依次类推 ): 5) 关于上述问题, 是否有要补充的地方 ( 比如是否因工作需要经常浏览某些网址或关注某些红人账号 ) 注 : 上述给出的兴趣标签一定要将模型作出的兴趣标签顺序打乱, 避免对测试者主观上的引导作用 6

31 附录 4 补充的停词 : 表示表情的词语 : 鄙视 泪 眼泪 耶 微笑 偷笑 怒 挖鼻屎 赞 阴险 鼓掌 叹气 狂 发狂 睡 打呵欠 汗 分享 谢谢等 ; 表示程度的词语 : 大 小 不 都 没有 没 还 已经 特别 总 才 更 好 不好 第一 最 太 非常 很 想 再 真 一定等 ; 其他常用词语及符号 : 博 小时 时间 中午 时 请 今天 每天 以后 大家 东西 马 感觉 事儿 看 人 儿 一下 觉得 一起 喜欢 知道 现在 刚 感谢 说 // repost 等 ; 兴趣标签代码对照表 兴趣标签 代码 兴趣标签 代码 兴趣标签 代码 兴趣标签 代码 美食 心理 3 语录 5 电台 37 星座 体育 4 家居 6 外语 38 影视 3 文学 5 设计 7 宠物 39 购物 4 招聘 6 佛教 8 育儿 40 音乐 5 搞笑 7 地产 9 交通 4 互联网 6 婚庆 8 数码 30 建筑 4 媒体 7 摄影 9 医疗 3 公益 43 美女 8 财经 0 科技 3 股票 44 服装 9 健康 豆瓣 33 天气 45 旅游 0 美容 汽车 34 舞蹈 46 时尚 军事 3 教育 35 彩票 47 游戏 动漫 4 电商 36 7

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