隨著Internet相關(guān)技術(shù)的不斷提高與廣泛應(yīng)用,在線社交網(wǎng)絡(luò)成為了人們分享信息的主要方式,微博作為社交網(wǎng)絡(luò)中的重要信息交互平臺(tái),受到了大量用戶的青睞。隨著微博用戶的增多,社交平臺(tái)的用戶數(shù)據(jù)呈指數(shù)級(jí)增長,相關(guān)系統(tǒng)應(yīng)用也越來越多。用戶的相似度計(jì)算是社交平臺(tái)相關(guān)應(yīng)用的一個(gè)重要基礎(chǔ),如社會(huì)化推薦,社區(qū)發(fā)現(xiàn)等,被眾多的研究者關(guān)注。如何更準(zhǔn)確地挖掘出微博社交網(wǎng)絡(luò)中的相似用戶,幫助平臺(tái)為用戶提供更好的服務(wù),是當(dāng)前研究的一個(gè)熱點(diǎn)問題。本研究以此為目的,對微博用戶進(jìn)行了深入分析,提出了一種挖掘微博相似用戶的方法。首先,本文針對微博用戶影響力評估方法存在的問題,提出了一種微博重要用戶挖掘算法,接著,對重要用戶進(jìn)行聚類,為用戶生成興趣表示,結(jié)合用戶的背景信息,提出了一種融合興趣的微博用戶相似度計(jì)算方法。具體工作如下:（1）研究了微博用戶的影響力分析,提出了一種改進(jìn)Page Rank的微博重要用戶挖掘方法。首先分析了用戶的背景信息,為每個(gè)用戶定義基本的自身影響力,針對用戶一段時(shí)間不活躍,影響力被誤判下降的問題,基于用戶博文的交互信息,引入了博文傳播率的計(jì)算方式,最后,基于用戶的社交關(guān)系,通過改進(jìn)Page R... 

【文章來源】：重慶理工大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

標(biāo)簽的詞向量及相似度從圖4.3可以看出，詞嵌入向量的維度是128，“導(dǎo)演”和“明星”兩個(gè)標(biāo)簽對應(yīng)詞

4融合興趣的微博用戶相似度計(jì)算方法39圖4.4詞向量二維可視化從圖4.4可以看到，詞向量被映射到二維平面中，語義更相似的詞語更加接近。圖中的“動(dòng)畫”和“動(dòng)漫”更相近，“電影”和“電視”更相近，“帥哥”和“美女”更相近，表明它們具有更高的語義相似性�；赪ord2Vec生成詞向量的表示方法，在計(jì)算詞語間的相似度時(shí)，能提供更加豐富的上下文信息，更準(zhǔn)確地表達(dá)標(biāo)簽的語義相似性。對詞向量進(jìn)行聚類，不同聚類數(shù)的CH指標(biāo)如圖4.5所示。圖4.5不同聚類數(shù)的CH值圖4.5是將這些重要用戶聚成2到25個(gè)不同類別的結(jié)果。可以看到，當(dāng)k8時(shí)，CH值較好，但發(fā)現(xiàn)依此建立用戶的興趣向量，較多被關(guān)注的用戶在同一個(gè)類中，模型的準(zhǔn)確率較差。當(dāng)k10時(shí)，算法的準(zhǔn)確率相對較好。經(jīng)過多次的對比實(shí)驗(yàn)，將重要用戶聚成10個(gè)類，并依此構(gòu)建普通用戶的興趣向量，故不同數(shù)據(jù)集的聚類數(shù)要根據(jù)實(shí)際情況而定。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3516752