發(fā)布時間：2017-09-05 21:27

  本文關(guān)鍵詞：微博中特定用戶的相似用戶發(fā)現(xiàn)方法

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【摘要】：微博的用戶關(guān)系分析是近期的研究熱點(diǎn),而用戶的相似度計算是微博用戶關(guān)系分析的基礎(chǔ).已有方法在發(fā)現(xiàn)相似用戶時,主要面向關(guān)注和粉絲群體,用戶微博相似度及交互相關(guān)性計算對微博的動態(tài)特性利用不夠.該文提出了新穎的微博特定用戶的相似用戶發(fā)現(xiàn)方法,該方法的創(chuàng)新性主要體現(xiàn)在:(1)發(fā)現(xiàn)相似用戶時,在關(guān)注和粉絲的基礎(chǔ)上引入了訪客類用戶,擴(kuò)展了已有方法局限于關(guān)注和粉絲構(gòu)建自我網(wǎng)絡(luò)(Ego Network)的模型,增加了發(fā)現(xiàn)相似用戶的多樣性;(2)根據(jù)微博動態(tài)社交的特點(diǎn),提出了用戶動態(tài)微博的相似度計算和動態(tài)交互相關(guān)性計算方法,以時間片為動態(tài)社交劃分的基礎(chǔ),以指數(shù)衰減為累加策略,使得微博用戶的相似度計算更為合理,發(fā)現(xiàn)的相似用戶更為準(zhǔn)確.以新浪微博為例,選取了學(xué)術(shù)研究、企業(yè)管理、教育、文化、軍事5個領(lǐng)域的50個種子用戶,使用S@n(前n個用戶的得分)為評價指標(biāo),進(jìn)行了相似用戶發(fā)現(xiàn)的實(shí)驗(yàn)分析和比較.結(jié)果顯示,訪客類用戶可以擴(kuò)展相似用戶的發(fā)現(xiàn)范圍,訪客在發(fā)現(xiàn)的相似用戶中的比例為32%,動態(tài)的微博相似度和交互相關(guān)性計算方法能夠改善用戶相似度的計算效果,比已有的最新方法的S@n指標(biāo)提高了1.3.
【作者單位】： 淮海工學(xué)院計算機(jī)工程學(xué)院;江蘇金鴿網(wǎng)絡(luò)科技有限公司軟件研發(fā)中心;上海大學(xué)計算機(jī)工程與科學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 用戶關(guān)系分析 用戶相似度計算 擴(kuò)展的自我網(wǎng)絡(luò) 動態(tài)微博相似度計算 動態(tài)交互相關(guān)性計算 社會媒體 社交網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)挖掘
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61403156) 江蘇省產(chǎn)學(xué)研前瞻性聯(lián)合研究基金(BY2015248) 江蘇省六大人才高峰基金資助(XXRJ-013)資助
【分類號】：TP393.09
【正文快照】： (BY2015248)和江蘇省六大人才高峰基金資助(XXRJ-013)資助.仲兆滿,男,1977年生,博士,副教授,中國計算機(jī)學(xué)會(CCF)會員,主要研究方向?yàn)樾畔z索、人工智能.E-mail:zhongzhaoman@163.com.胡云,女,1978年生,博士,副教授,主要研究方向?yàn)樯缃痪W(wǎng)絡(luò)分析.1引言當(dāng)今,社交媒體被認(rèn)為是We

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：800193