發(fā)布時(shí)間：2018-10-22 17:26

【摘要】：微博為人們提供了一個(gè)廣泛的平臺(tái)，使他們能夠在自己所在的虛擬社區(qū)中隨時(shí)隨地的分享信息，吸引了越來越多的用戶，其中具有代表性的微博服務(wù)有Twitter和中國的新浪微博。微博中的用戶關(guān)系大多是不對(duì)稱的，因?yàn)橐粋�(gè)用戶可以有很多的粉絲，，但是這個(gè)用戶并不需要反過去關(guān)注這些粉絲，用戶有充分的主動(dòng)權(quán)來選擇和決定自己的行為而不是被動(dòng)地做出行動(dòng)。正是由于這種不對(duì)稱關(guān)系，微博成為廣播通信的媒介，其中信息在多個(gè)節(jié)點(diǎn)交互形成的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中傳播。然而在這個(gè)浩如煙海的信息社區(qū)中如何快速、高效地獲取到最有價(jià)值的信息是至關(guān)重要的。 微博社區(qū)推薦可以看作是一定時(shí)期內(nèi)針對(duì)更新信息的過濾和推薦，將獲取到的最新的、對(duì)用戶最有用的信息推薦給用戶。目前很多國內(nèi)外學(xué)者就這個(gè)方面提出了微博社區(qū)模型和微博社區(qū)推薦算法來提高社區(qū)推薦的精準(zhǔn)度，并且取得了一定的工作成果。但隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展和社交工具的不斷更新，人們表達(dá)自己觀點(diǎn)的方式和平臺(tái)呈現(xiàn)多樣性，社交方式也在逐漸變化，這使得以往傳統(tǒng)的微博社區(qū)推薦方法不足以滿足新的社交網(wǎng)絡(luò)的需求�；谏鲜霰尘�，本文介紹了微博社區(qū)的基本理論，分析了現(xiàn)有的微博社區(qū)推薦技術(shù)，并在此基礎(chǔ)上提出了基于用戶活躍度和熱門話題的微博社區(qū)推薦方法。論文的主要研究內(nèi)容如下： (1)以已有的Web社區(qū)模型為基礎(chǔ)，分析了微博社區(qū)內(nèi)用戶之間的行為關(guān)系、社區(qū)通信的范圍并構(gòu)建了行為模型和通信過程模型，且對(duì)微博社區(qū)的特征進(jìn)行了分析。 (2)對(duì)微博用戶進(jìn)行了活躍度基礎(chǔ)分析，給出了推文數(shù)量和用戶數(shù)量關(guān)系、推文數(shù)量和粉絲數(shù)量關(guān)系。 (3)分析了用戶的興趣度并討論了用戶之間的關(guān)注關(guān)系，以此為依據(jù)，研究了微博熱門話題檢測(cè)過程中時(shí)間因素的重要性，并通過改進(jìn)經(jīng)典算法PageRank提出了一個(gè)考慮時(shí)間因素的熱門話題檢測(cè)算法。 (4)提出了基于用戶活躍度與熱門話題的微博社區(qū)推薦算法，從“活躍度”和“熱門”這兩個(gè)方面將微博社區(qū)中的活躍用戶及社區(qū)中討論的熱門話題推薦給社區(qū)中的新用戶，以提高這些新用戶的檢索速度和效率，又快又準(zhǔn)的獲取信息。 (5)本文對(duì)提出的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，通過真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果來驗(yàn)證所提方法的高效性。
[Abstract]:Weibo provides a wide platform for people to share information anytime and anywhere in their virtual community, attracting more and more users, including Twitter and Chinese Sina Weibo. Most of the user relationships in Weibo are asymmetrical, because a user can have a lot of fans, but that user doesn't need to focus on these fans in the past. Users have sufficient initiative to choose and determine their own actions rather than passively. Because of this asymmetry, Weibo became the medium of broadcast communication, in which information spread in a large scale network formed by the interaction of multiple nodes. However, how to get the most valuable information quickly and efficiently is very important in this vast information community. Weibo's community recommendation can be regarded as filtering and recommending the updated information in a certain period of time and recommending the latest and most useful information to the user. At present, many scholars at home and abroad put forward Weibo community model and Weibo community recommendation algorithm to improve the accuracy of community recommendation, and achieved certain results. However, with the continuous development of network technology and the continuous updating of social tools, the ways and platforms of people expressing their views are diverse, and the social ways are also gradually changing. This makes the traditional Weibo community recommendation method not enough to meet the needs of new social networks. Based on the above background, this paper introduces the basic theory of Weibo community, analyzes the existing community recommendation technology of Weibo, and puts forward a community recommendation method based on user activity and popular topic. The main contents of this paper are as follows: (1) based on the existing Web community model, this paper analyzes the behavior relationship among users in Weibo community, the scope of community communication, and constructs the behavior model and communication process model. And the characteristics of Weibo community were analyzed. (2) the basic analysis of the activity degree of Weibo users was made, and the relationship between the number of tweets and the number of users was given. The relationship between the number of tweets and the number of followers. (3) based on the analysis of the interest of users and the discussion of the relationship of concern among users, the importance of time factors in the process of testing hot topics by Weibo is studied. And by improving the classical algorithm PageRank proposed a hot topic detection algorithm considering time factors. (4) proposed Weibo community recommendation algorithm based on user activity and hot topics. From the aspects of "activity" and "popularity", the active users in Weibo community and the hot topics discussed in the community are recommended to the new users in the community in order to improve the search speed and efficiency of these new users. It is fast and accurate to obtain information. (5) the proposed method is verified experimentally, and the effectiveness of the proposed method is verified by the experimental results on the real data set.
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP393.092;TP391.3

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本文編號(hào)：2287823