基于用户聚类的微博话题推荐方法研究.pdf

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1、分类号；ＴＰ３９单位代码；１０３６１义：聲觸ｉ安蔽化乂學；；ＡＮＨＵＩＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＳＣＩＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ；＿Ｊ；＾＂＾ｌＩ一Ｉ寒■Ｉｉｊｉｉ’、、言：亭、：：＾—－、：喧连。爲翻论文题目；基于用户聚类的微博话题推荐方法研究作者姓名：张世尧专业名称：计算机技术导师姓名：张顺香教授完成时间：２０１７年６月６日：中函分类号：ＴＰ３９论文编号学科分类号：巧０密级：公开安

2、徽理王大学硕壬学位论文基于用户聚类的微博话题推荐方法研究作者姓名：张世堯专业名称：计算化巧术研巧方向：信息提取与推荐系统导师姓名：张顺香导师单位：安徽理工大学答辩委员会主席：義讀、论文答辩日期：年ｂ月日安徵理工大学研究生化２０１１年６月＾曰ＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｉｎＣｏｍｕｔｅｒＴｅｃｈｎｏｌｏｐｇｙＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｏｐｉｃｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｕｓｅｒｃ－ｌｕｓｔｅｒｉｎｇｉｎｍｉｃｒｏ

3、ｂｌｏｇＣａｎｄｉｄａｔｅ：ＺｈａｎｇＳｈｉＹａｏＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：ＺｈａｎＳｈｕｎＸｉａｎｐｇｇＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｐｇｙＡｎＨｕｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｙｇｙＮｏ．１６８ＳｈｕｎｅｎＲｏａｄＨｕａｉｎａｎ２３２００１Ｐ．Ｒ．ＣＨＩＮＡ，，，ｇｇ，独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加Ｌ

4、乂标注和致谢的地方Ｌ乂外，论文中不包含其他人己鐘发表或撰写过的研究成果，化不包含为获得安徽理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签葦：日期：７＾／曰）年月＿＾学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解安徽理Ｘ大学有保留、使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于安徽理工大学。学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允

5、许论文被查阅和借阅。本人授权安徽埋王大学可１＾将学位论文的全部或部分巧容编入有关数据库进行检索Ｌ乂采、，可用影巧缩印或担描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：曰：苗？签字期）７年（月）可。／导师签名：签字曰期又／节Ｉ年Ｖ月摘要摘要。近年来，微请的规模不断扩大微博规模扩大的同时也带来了微博平台上话题的爆炸式増长，而微博平台中大规模的话题资源和用户的辨识能力之间存在着一定的矛盾。面对用户浏览和关注话题的需求，微博平

6、台很难在大量的话题中准确的提供满足用户偏好的话题。针对Ｗ上研究背景，本文提出了面向微博话题的推荐系统，该系统能够有效的在微博巨大的话题资源中找出满足用户偏好的话题集合，减少了用户浏览微博话题的时间成本：，提高了用户效率。具体的研究内容如下首先，微博用户影响力的计算。具有高影响为的用户关注的微博话题往往更一）。容易让其他人关注（例如个明星关注的话题很容易被其粉丝关注在微博中，用户和用户之间存在着关注和被关注的关系，在本论文中我们利用用户网络图来分析和保存用户关系一ＰａｅＲａｎｋ

7、，并在此基础上，用个算法（类似ｇ）来计算每个用户的影响为。其次一，微博用户偏好的表达形式。如何表法个用户的话题偏好是微博话题一推荐的个难点。在本论文中，我们根据中文分词，特征词提取和关联规则挖捆，基于同一ＦＧ话题下的微博和用户历史微博，提出了话题特征图口）和用户微博特一。征图（ＵＴＦＧ）利用ＴＦＧ和ＵＭＦＧ，进步抽象出了用户话题特征矩阵（ＵＴＦＭ），用来表不用户的偏好。一。。最后，如何准确高效的进行推荐同偏好的用户往往喜爱的话题也类似在本论文中，我们基于肌ＦＭ，利用余弦距离通

8、过凝聚层次算法进行用户聚类，在同一聚类簇内，结合话题热度和用户影响为，对用户进行推荐。通过对该推荐系统的分析和验证，该推荐系统在计算用户影响为、定义用户一定的合理性话题偏好表达形式和推荐微博话题算法上满足，能够准确高效的把。满足用户偏好的话题推荐给用户在微博话题数量巨大的情况下，能够减少用户的认知负担，大大缩短用户浏览微博所需要的时间，提高了用户效率。关键词：微博话题；话题特征图；用户话题