摘要
本发明公开了一种基于跨平台行为加权的动态主题建模方法,包括:获取待检测用户电脑软件的数据信息,并对所述数据信息进行处理,获得处理后的数据信息;构建融合实体词扩展的短文本语义增强模型,将所述处理后的数据信息输入所述融合实体词扩展的短文本语义增强模型中进行处理,生成用户主题兴趣分布及跨平台偏好向量;其中,所述待检测用户电脑软件的数据信息包括社交媒体发帖、评论和时间戳信息。本发明通过行为加权与时间动态性建模,显著提升跨平台用户兴趣捕捉精度,解决传统LDA模型的主题稀疏性、静态性及跨平台噪声干扰问题,适用于个性化推荐、广告定向投放等场景。