本文關(guān)鍵詞：微博用戶的相似性度量及其應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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第37卷第l期計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)V01.37No.1微博用戶的相似性度量及其應(yīng)用徐志明李棟劉挺李生王剛袁樹侖(哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院哈爾濱150006)摘要微博用戶的興趣分析和模型表示是用戶關(guān)系分析的基礎(chǔ),而用戶關(guān)系分析又構(gòu)成了微博社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的生成和分析的基礎(chǔ).該文主要討論微博的用戶關(guān)系分析技術(shù).作者將微博社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視為一個(gè)加權(quán)無向圖,節(jié)點(diǎn)表示用戶,邊表示用戶之間的關(guān)系,邊的權(quán)值表示用戶之間的關(guān)系強(qiáng)度.該文將用戶關(guān)系強(qiáng)度定義為用戶之間的相似度,分別給出了基于各種用戶屬性信息(背景信息、微博文本、社交信息)的用戶相似度計(jì)算方法,并通過實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)性對(duì)比了上述方法的優(yōu)劣.實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示:基于社交信息的用戶相似度在用戶關(guān)系分析方面取得了最好的效果.為了進(jìn)一步驗(yàn)證上述用戶相似度的實(shí)際性能,該文將它們應(yīng)用于用戶推薦的相關(guān)實(shí)驗(yàn),基于社交信息的用戶相似度又取得了最好的推薦效果.最后,該文應(yīng)用基于社交信息的用戶相似度生成了微博的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)(稱作用戶相似性網(wǎng)絡(luò)),在該社會(huì)網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行了團(tuán)體挖掘的實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示了該相似度在團(tuán)體挖掘上的有效性.關(guān)鍵詞微博;社會(huì)網(wǎng)絡(luò);用戶相似度;團(tuán)體挖掘;用戶推薦中圖法分類號(hào)TP393DDl號(hào)lO.3724/SP.J.1016.2014.00207MeasuringSimilar... 內(nèi)容來自轉(zhuǎn)載請標(biāo)明出處.

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