結(jié)合時(shí)空分布分析與用戶關(guān)系分析的微博熱點(diǎn)事件數(shù)據(jù)挖掘研究
【圖文】:
圖 2.5 基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)概覽基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)的概略圖如圖 2.5 所示,位置的添加創(chuàng)建了新的關(guān)系和相關(guān)基于位置的社交媒體數(shù)據(jù)分析關(guān)注以下三類圖形間關(guān)系的挖掘:1)位置-位置圖:在位置-位置圖中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)位置,每條帶方向的邊兩個(gè)位置之間的關(guān)系。這種關(guān)系可從多種可能的角度進(jìn)行解釋。例如,可以指示兩置間的距離,或者指示位置之間的相似性,,也可以通過用戶活動進(jìn)行連接。2)用戶-位置圖:在用戶-位置圖中,有兩種類型的節(jié)點(diǎn),用戶和位置。每條邊戶開始在位置處結(jié)束,可指示用戶的活動軌跡。3)用戶-用戶圖:在用戶-用戶圖中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)是一個(gè)用戶,連接節(jié)點(diǎn)的邊代表之間的關(guān)系,作為:a)物理距離;b)朋友關(guān)系;c)從用戶活動軌跡中衍生出的其系。根據(jù)這些圖形、位置的語義以及位置的時(shí)間順序,可以在基于位置的社交媒體上進(jìn)行許多的分析。以下簡要介紹最近的一些為創(chuàng)建準(zhǔn)確的用戶資料并提供個(gè)性化
2.基于內(nèi)容的推薦通過從位置中提取的特征,如標(biāo)簽、價(jià)格范圍、分類,與用戶的喜好進(jìn)行匹配(如,收入、性別和種族),再來進(jìn)行推薦。在該方法中,預(yù)測分值是基于匹配內(nèi)容的似性測量和空間距離來進(jìn)行計(jì)算的;谶B接分析的推薦。通過分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提取高質(zhì)量的節(jié)點(diǎn)以及節(jié)點(diǎn)的封閉性。基于位置的推薦的研究范疇里,擴(kuò)展了基于隨機(jī)漫步的連接分析算法來提供位置推擴(kuò)展了超鏈歸納主題搜索算法(Hypertext InducedTopicSearch,HITS),該算法是一種戶體驗(yàn)和場所名氣之間的增強(qiáng)迭代,來推薦有經(jīng)驗(yàn)的用戶以及興趣位置,如圖 2.6(示;趨f(xié)同過濾的推薦。協(xié)同過濾是傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)中使用最為廣泛的模型。在基于置推薦范疇,擴(kuò)展協(xié)同過濾模型的思想是:用戶更可能訪問被一些相似用戶喜歡的位如圖 2.6(a)所示,協(xié)同過濾方法被用在基于位置推薦系統(tǒng)中包含三個(gè)處理步驟:1)候?qū)ο筮x擇;2)相似性推斷;3)推薦分值預(yù)測。
【學(xué)位授予單位】:長安大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號】:TP393.092;TP391.1
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本文編號:2576959
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