【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)的相似度計(jì)算方法和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)在準(zhǔn)確、高效地度量微博用戶相似關(guān)系時(shí)不理想的缺陷,提出一種新的微博用戶相似度的計(jì)算方法。該方法針對(duì)不同的屬性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)采用不同的計(jì)算方式,并根據(jù)屬性統(tǒng)計(jì)信息對(duì)各個(gè)屬性賦值,利用層次分析法確定各屬性權(quán)值,最后構(gòu)建綜合相似度計(jì)算模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相對(duì)于傳統(tǒng)的相似度計(jì)算方法,所提計(jì)算方法衡量用戶相似的準(zhǔn)確度提高了22.6%,召回率提高了12.7%,F1度量值提高了29.5%。
[Abstract]:Aiming at the defect that the traditional similarity calculation method and evaluation standard are not ideal when measuring the similarity relationship of Weibo users accurately and efficiently, a new method for calculating the similarity of Weibo users is proposed. According to the different attribute data structure, the method adopts different calculation methods, and according to the attribute statistical information, determines the weight of each attribute by AHP, and finally constructs the comprehensive similarity calculation model. The experimental results show that compared with the traditional similarity calculation method, the accuracy of the proposed method is increased by 22.6%, the recall rate is increased by 12.7%, and the F1 metric value is increased by 29.5%.
【作者單位】： 鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：鄭州大學(xué)新媒體公共傳播學(xué)科招標(biāo)課題(XMTGGCBJSZ05) 河南省科技攻關(guān)項(xiàng)目(144300510007) 鄭州市科技攻關(guān)計(jì)劃項(xiàng)目(141PPTGG368)資助
【分類號(hào)】：TP391.1

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2485629