基于个性化标签和微博主题的重要用户推荐方法研究

基于个性化标签和微博主题的重要用户推荐方法研究

ID:34870453

大小:2.57 MB

页数:60页

时间:2019-03-12

基于个性化标签和微博主题的重要用户推荐方法研究_第1页
基于个性化标签和微博主题的重要用户推荐方法研究_第2页
基于个性化标签和微博主题的重要用户推荐方法研究_第3页
基于个性化标签和微博主题的重要用户推荐方法研究_第4页
基于个性化标签和微博主题的重要用户推荐方法研究_第5页
资源描述:

《基于个性化标签和微博主题的重要用户推荐方法研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、分类号:单位代码:10140密级4031531904:公开学号:m?i£¥A4LIAONINGUNIVERSITY硕士学位论文THESISFORMASTERDEGREE基于个性化标签和微博主题的重要用户推荐方法研九论文题目:ResearchonImportantUserRecommendationMethods英文题目:BasedonPersonalizedTagandMicroblogTopic论文作者:安维凯指导教师:徐红艳副教授计算机应用技术专业:二〇—八年五月娜寸间:辽宁大学学位

2、论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立完成的。论文中取得的研究成果除加以标注的内容外,不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果,不包含本人为获得其他学位而使用过的成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中进行了标注,并表示谢意。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:l年r月3〇日名象令i学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的原件、复印件和电子版,允许学位论文被查阅和借阅。本人授权辽

3、宁大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。同时授权中国学术期刊(光盘版)电子杂志社将本学位论文收录到《中国博士学位论文全文数据库》和《中国优秀硕士学位论文全文数据库》并通过网络向社会公众提供信息服务。学校须按照授权对学位论文进行管理,不得超越授权对学位论文进行任意处理。保密(),在年后解密适用本授权书。(保密:请在括号内划“”7)授权人签名:指导教师签名:日期:年S月少日日期:年1月汐日申请辽宁大学硕士学位论文基于个性化标签和微博主题的重要用户推荐方法研究R

4、esearchonImportantUserRecommendationMethodsBasedonPersonalizedTagandMicroblogTopic作者:安维凯指导教师:徐红艳副教授专业:计算机应用技术答辩日期:2018年5月22日二○一八年五月·中国辽宁摘要摘要随着互联网与智能手机的飞速发展与普及,社交网络平台变得炽手可热,越来越多的用户开始依赖于社交网络平台进行实时通讯、获得相关热点信息。其中,社交网络平台中最受用户喜爱的就是微博。因为在微博中用户既可以发布信息,又可以传递信息。但同时这将导致网络中的信息量快速增长,带来信息过载问题。然而,这些过载的信息中却蕴

5、含着很多有用的信息,为了从这些过载的信息中挖掘出有用的信息,个性化推荐算法及技术应运而生。对微博平台而言,为用户推荐相关兴趣领域的重要用户,可以有效提高用户对平台的依赖度。微博平台中根据用户从刚注册到拥有一定规模朋友圈,用户在不同阶段时体现兴趣的有效信息也不同,本文分析用户在不同阶段的有效信息,对基于个性化标签和微博主题的重要用户推荐方法开展研究。该方法包括两个部分,主要解决个性化标签稀疏问题和推荐准确率低问题:(1)为了解决个性化标签稀疏问题,本文通过对个性化标签进行分词来增加标签数量;为了解决推荐准确率低问题,本文还通过给出了一种标签权重设置方案并结合用户之间的关系及用户重要

6、度;通过对以上两个问题的解决从而提出了一种基于个性化标签的重要微博用户推荐算法。该算法有效地解决了稀疏问题和提高推荐准确率。(2)为了解决推荐准确率低问题,本文提出了一种基于相似主题的重要微博用户推荐算法。算法首先对HITS算法改进,然后采用改进的HITS算法进行用户类别划分并准确计算用户权威度和中心度,最后通过在主题相似度计算时引入权威度和中心度来提高用户之间的主题相似度,从而有效提高推荐准确率。为了说明所提方法的有效性与准确率,本文采用对比实验进行验证。实验分为两部分,第一部分是通过爬虫技术爬取的微博数据集上进行对比实验,通过实验结果可以看出本文提出的基于个性化标签的重要微博

7、用户推荐算法能有效解决了个性化标签稀疏性问题,同时将标签相似度和用户重要度进行结合,有效提高推荐准确率。第二部分也是通过爬虫技术对数据集进行爬取并在该数据集上完成对比实验,实验结果表明所提的基于相似主题的重要微博用户推荐I摘要算法能提高用户权威度和中心度的计算准确性和用户之间的主题相似度计算的精度,有效地提高了推荐准确率。关键词:个性化推荐,PageRank,HITS算法,权威度,中心度IIAbstractABSTRACTWiththerapiddevelopmentandpop

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。