本文選題：微博關(guān)注興趣　切入點(diǎn)：共同關(guān)注矩陣　出處：《情報(bào)雜志》2013年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：將微博中的興趣關(guān)注根據(jù)現(xiàn)有的類別進(jìn)行再次分類。以新浪微博達(dá)人為研究對(duì)象,提取他們關(guān)注的名人以及機(jī)構(gòu),并將這些名人、機(jī)構(gòu)根據(jù)主頁描述和標(biāo)簽進(jìn)行歸類�；诠叉滉P(guān)系統(tǒng)計(jì)同時(shí)關(guān)注每兩個(gè)類別之間的用戶人數(shù)。最后將統(tǒng)計(jì)結(jié)果制成相關(guān)性矩陣,導(dǎo)入SPSS軟件中進(jìn)行k-means聚類,結(jié)果為具有相似性的興趣可以聚為一組。最后根據(jù)聚類結(jié)果結(jié)合現(xiàn)實(shí)情況分析各類別之間的相似性與區(qū)別。挖掘用戶關(guān)注興趣的隱性信息,并對(duì)微博用戶推薦興趣提出建議。
[Abstract]:Categorize the interest concerns in Weibo according to the existing categories. Take Weibo people of Sina as the research object, extract the celebrities and institutions they care about, and take these celebrities, The organization classifies according to the home page description and label. Based on the common chain relationship statistics, it also pays attention to the number of users between the two categories. Finally, the statistical results are made into the correlation matrix, and the results are imported into the SPSS software for k-means clustering. The result is that the interest with similarity can be grouped into a group. Finally, according to the clustering results and the reality, the similarity and difference among different categories are analyzed. The hidden information of user's interest is mined, and some suggestions are put forward for Weibo's user's interest recommendation.
【作者單位】： 天津財(cái)經(jīng)大學(xué);
【分類號(hào)】：TP311.13;F49

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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4 謝婧t，

本文編號(hào)：1638212