本文關(guān)鍵詞：融合用戶標(biāo)簽和關(guān)系的微博用戶相似性度量

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【摘要】：已有的微博用戶相似性度量主要依據(jù)用戶關(guān)系,實(shí)際上,在微博網(wǎng)絡(luò)中,用戶的標(biāo)簽信息直接表征了用戶的興趣愛好,是影響微博用戶相似度的另一因素,為此,在網(wǎng)頁相似度計算的基礎(chǔ)上提出了融合用戶關(guān)系和標(biāo)簽的微博用戶相似性度量方法,該方法分別計算用戶的鏈入標(biāo)簽相似度和鏈出標(biāo)簽相似度,并將其進(jìn)行線性調(diào)和。實(shí)驗(yàn)從新浪微博采集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明新方法對微博用戶分類的準(zhǔn)確率明顯高于僅考慮用戶關(guān)系的微博用戶相似性計算方法。
【作者單位】： 河北大學(xué)管理學(xué)院;河北軟件職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系;河北大學(xué)數(shù)學(xué)與計算機(jī)學(xué)院;
【基金】：中國博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目“基于量化術(shù)語關(guān)系的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)檢索模型擴(kuò)展研究”(編號:20070420700) 河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目“基于本體的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)信息檢索模型擴(kuò)展”(編號:F2011201146)
【分類號】：TP393.092
【正文快照】： Wu Shufang1,2Xu Jianmin3Wu Xiaobo3(1.College of Management,Hebei University,Baoding 071002;2.Department of Information Engineering,Hebei Softw are Institute,Baoding 071002;3.College of M athematics and Computer,Hebei University,Baoding 071002)0引言隨著We

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1219428