基于美食互动社区的用户饮食行为模型研究

随着大数据、“互联网+”时代的到来，互联网美食互动社区的用户原创内容呈爆发式增长，从海量饮食数据中发现自己希望寻找的内容越来越不容易，同时该部分数据没有得到广泛的利用和深度的挖掘；传统的对于饮食行为的研究多采用问卷调查等形式，耗费了大量人力、物力、财力。针对以上问题，提出了基于LDA的用户饮食行为模型：利用LDA模型的思想，分析互联网美食互动社区的用户原创内容，根据困惑度确定主题数，构建用户饮食行为模型，进而可以计算用户饮食行为相似度，以此为美食社区用户进行好友和美食推荐提供模型基础，同时为饮食行为研究提供了一个新思路。以爬虫技术获取互联网美食互动社区上的用户原创内容作为数据集，通过实验验证了这种算法的可行性和有效性