【摘要】：微博作為Web2.0時代新生的網(wǎng)絡應用形式,自誕生不久就以其驚人的影響力和急速攀升的用戶數(shù)量在互聯(lián)網(wǎng)業(yè)界引發(fā)了一場前所未有的“微革命”。與其他社交網(wǎng)絡不同的是,微博不僅僅是一個溝通交流和信息傳播的媒介,其驚人的消息擴散能力在廣告營銷和個性化服務方面也具有廣闊的應用前景。精準的廣告投放及好友推薦在加強微博用戶的體驗、提高用戶滿意度的同時,也為微博網(wǎng)站帶來巨大的利潤收益,因此對微博用戶興趣的挖掘及應用是一個非常值得關注的研究方向。本課題以新浪微博為研究對象,針對目前微博網(wǎng)站對用戶興趣挖掘不夠準確的問題,本文提出了一種基于行為的微博用戶興趣挖掘方法。該方法首先研究了微博網(wǎng)站的特性及微博用戶行為特點,重點分析了用戶的關注行為、發(fā)布微博行為、評論轉發(fā)及加用戶標簽的行為,并通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析篩選出代表用戶興趣的行為信息。然后構造用戶興趣類別分類器,對代表用戶興趣的行為信息進行興趣挖掘,并利用調和因子對不同行為的挖掘結果進行融合,進而得到本文提出的基于行為的微博用戶興趣挖掘方法。最后,制定可行的用戶興趣挖掘方法的評價標準及驗證方案,利用新浪微博開放平臺提供的API接口進行實驗數(shù)據(jù)獲取,并與實際微博用戶興趣模型進行對比,在可行性、準確性及靈敏度方面進行實驗驗證,結果表明,本文提出的基于行為的微博用戶興趣挖掘方法具有可行性,挖掘結果較準確,且對用戶興趣漂移現(xiàn)象反應較靈敏。
【學位授予單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.1;TP393.092

【參考文獻】

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本文編號：2528110