本文關(guān)鍵詞：啟發(fā)式的快速個(gè)人博客聚類技術(shù)研究和實(shí)現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：博客平臺(tái)作為現(xiàn)在人們記錄分享生活的重要網(wǎng)絡(luò)平臺(tái),對于個(gè)人來說,博客內(nèi)容的正確歸檔描述具有重大意義,本文提出啟發(fā)式的快速個(gè)人博客聚類技術(shù),跟以往對于博客的聚類不同,本文主要針對個(gè)人特點(diǎn),對于單獨(dú)的個(gè)人博客進(jìn)行聚類,并對聚類簇進(jìn)行描述。本文根據(jù)個(gè)人博客內(nèi)容特點(diǎn),設(shè)計(jì)一種啟發(fā)式的相似內(nèi)容獲取,用于用戶的輔助聚類,其中相似內(nèi)容獲取是基于博客用戶之間的相似度,本文提出一種基于用戶興趣集結(jié)合跟時(shí)間順序密切相關(guān)的興趣集序列的用戶相似度模型,在此基礎(chǔ)上獲取相似內(nèi)容。在類別描述上,本文不同于其他研究,提出一種根據(jù)自身博客平臺(tái)數(shù)據(jù)的半自動(dòng)化聚類簇描述方法,結(jié)合人工描述和自動(dòng)描述的方法,事先利用主題提取技術(shù)提取類別源數(shù)據(jù)的主題,對其進(jìn)行人工描述,然后再根據(jù)聚類簇結(jié)果的主題信息進(jìn)行自動(dòng)匹配,其中類別源數(shù)據(jù)來源于自身博客平臺(tái),更符合數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在個(gè)人博客聚類場景下,啟發(fā)式的快速博客聚類在準(zhǔn)確率和召回率上都優(yōu)于單純采用聚類算法進(jìn)行聚類,文中提出的結(jié)合人工描述和自動(dòng)描述的聚類簇描述方法相比于傳統(tǒng)自動(dòng)描述在準(zhǔn)確率的基礎(chǔ)上也有更好的可讀性。
【關(guān)鍵詞】：個(gè)人博客 啟發(fā)式 聚類 聚類簇描述
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.092
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第1章 緒論11-15
• 1.1 課題背景11-13
• 1.2 本文工作13-14
• 1.3 本文組織14
• 1.4 本文小結(jié)14-15
• 第2章 相關(guān)工作15-22
• 2.1 文本聚類15-16
• 2.2 文本特征提取16-18
• 2.2.1 文檔頻數(shù)特征選擇16-17
• 2.2.2 單詞權(quán)特征選擇17
• 2.2.3 單詞熵特征選擇17
• 2.2.4 主題特征選擇17-18
• 2.3 類別描述18-20
• 2.3.1 基于統(tǒng)計(jì)的類別描述18-19
• 2.3.2 基于外源數(shù)據(jù)的類別描述19
• 2.3.3 基于聚類過程的類別描述19-20
• 2.4 單詞相似度計(jì)算20-21
• 2.4.1 潛在語義分析方法(LSA,Latent Semantic Anslysis)20
• 2.4.2 利用本體知識計(jì)算20-21
• 2.4.3 利用大規(guī)模的語料計(jì)算21
• 2.5 本章小結(jié)21-22
• 第3章 問題描述及數(shù)據(jù)模型定義22-26
• 3.1 問題描述22-25
• 3.2 數(shù)據(jù)模型定義25
• 3.3 本章小結(jié)25-26
• 第4章 基于時(shí)間順序興趣集的用戶相似度計(jì)算26-39
• 4.1 用戶相似度模型26
• 4.2 用戶相似度計(jì)算框架26-31
• 4.2.1 興趣集相似度27-28
• 4.2.2 興趣集序列相似度28-31
• 4.2.3 用戶相似度31
• 4.3 分布式的單詞相似度計(jì)算31-38
• 4.3.1 單詞相似度定義32
• 4.3.2 單詞相似度計(jì)算32-38
• 4.4 本章小結(jié)38-39
• 第5章 啟發(fā)式的個(gè)人博客聚類39-50
• 5.1 啟發(fā)式的相似內(nèi)容獲取39-44
• 5.1.1 類別表示源數(shù)據(jù)獲取40-41
• 5.1.2 基于目標(biāo)博主的相似博客獲取41-44
• 5.2 綜合特征生成44-46
• 5.2.1 單詞熵提取文本特征44-45
• 5.2.2 基于LDA的主題特征45
• 5.2.3 綜合特征45-46
• 5.3 基于博客平臺(tái)數(shù)據(jù)的半自動(dòng)化聚類簇描述46-49
• 5.4 本章小結(jié)49-50
• 第6章 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)50-56
• 6.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)50-51
• 6.2 啟發(fā)式數(shù)據(jù)搜索爬取模塊51-52
• 6.2.1 啟發(fā)式離線搜索數(shù)據(jù)爬取模塊51
• 6.2.2 啟發(fā)式在線搜索數(shù)據(jù)爬取模塊51-52
• 6.3 類別描述求解模塊52-53
• 6.4 相似詞計(jì)算模塊53
• 6.5 用戶相似度計(jì)算模塊53-54
• 6.6 聚類模塊54-55
• 6.7 本章小結(jié)55-56
• 第7章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析56-64
• 7.1 聚類評價(jià)方法56-57
• 7.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及結(jié)果分析57-63
• 7.2.1 啟發(fā)式個(gè)人博客聚類算法的比較實(shí)驗(yàn)57-62
• 7.2.2 聚類簇描述的實(shí)驗(yàn)62-63
• 7.3 本章小結(jié)63-64
• 第8章 總結(jié)和展望64-66
• 8.1 本文主要工作和貢獻(xiàn)64
• 8.2 未來研究工作展望64-66
• 參考文獻(xiàn)66-70
• 致謝70

【相似文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：啟發(fā)式的快速個(gè)人博客聚類技術(shù)研究和實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：422473