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时间:2019-02-28
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1、湖南大学硕士学位论文基于Android平台的微博系统研究与应用姓名:王承志申请学位级别:硕士专业:软件工程指导教师:李浩鸣;纪世章20120607基于Android平台的微博系统研究与应用摘要微博中圈子很重要,在圈子中,大家对彼此的关注度强于圈子外,产生的话题相关性也比圈子外高。圈子的构建技术与个性化推荐息息相关。个性化推荐的友好程度决定了用户对微博的直接体验。个性化推荐中采用得最广泛的方法是聚类分析。然而传统的长文本聚类算法未能考虑微博数据稀疏性的特点,普通的短文本聚类算法又未能结合微博数据自身的特点。针对微博数据的特点,本文提出了一种微博向量构建方法,该方法考
2、虑微博的话题与文本内容,采用向量空间模型,分别从话题和微博文本计算其相似度。在计算微博文本相似度时对相似度计算公式进行了调整,当词语位于话题中时其重要程度大幅提升。最后,对话题相似度和微博文本相似度进行归一化处理,得到两条微博的相似度。在相似度计算的基础上,本文提出了一种微博聚类算法。该算法基于标签词汇发现技术,通过标签词汇,不断的将微博数据集划分为不同的簇,使得一个簇包含标签词汇,另一个簇完全不包含标签词汇。反复运用迭代分割法,得到最终的聚类结果。本文采用NLPIR微博内容语料库中的部分数据对MBCA算法进行测试,以FScore值为评估标准,与开源聚类工具包CL
3、UTO中的其他聚类算法进行了对比分析,实验结果表明,MBCA算法的性能优于其他短文本聚类算法。在上述工作的基础上,基于Android平台,采用MBCA聚类算法设计和实现了一款简单的微博系统。软件在基于Android平台的各个版本的模拟器以及ME525等真机上运行状况良好,推荐列表合适,证明了软件设计良好,同时也验证了MBCA算法的合理性。关键词:微博系统;个性化推荐;聚类分析;Android开发ⅡAbstractMicrobloggingisveryimportantincircles,incircles,weareeachother’sattention,the
4、topicgeneratedthecorrelationisrelatiVelyhigh.Circleoftheconstructiontechnologyandpersonalizedrecommendationarecloselyrelated.Personalizedrecommendationfriendlydeterminesthedirectexperienceoftheusersonthemicroblog西ng.Personalizedrecommendationusingthemostwidelyusedmethodistoclusteranal
5、ysis.However,thetraditionallongtextclusteringalgorithmfailstoconsiderthemicrobloggingdatasparsitycharacteristicsoftheordinaryshort—textclusteringalgorithmhasfailedtocombinethecharacteristicsofthemicrobloggingdata,suchastopic—related.Microbloggingf色atureofthedata,thispaperproposesamlcr
6、oblogglngVectorconstructionmethod,considerthetopicofmicrobloggingandmicrobloggingtextcontent,calculatingtheirsimilaritybasedonVectorspacemodel,respectlVely,tromthetextofthetopicandmicroblogging.Microbloggingtextsimilaritycomputingthesimilaritvformulahasbeenadjusted,whenthemicrobloggin
7、gcontainswordsrelatedtothetopic,thewordsdramatically.Finally,thenormalizedtopicsimilarityandmicrobloggingtextsimilarity,similarityofthetwomicroblogging·Theshortversionofthemicrobloggingf.eatureofthedata,thispaperpresentsamicrobloggingclusteringalgorithm.DiscoVeryalgorithmonthebasisofs
8、imila
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