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基于k_means算法的微博用戶推薦功能研究_楊尊琦

基于k_means算法的微博用戶推薦功能研究_楊尊琦

第32卷第8期2013年8月

情報雜志

JOURNALOFINTELLIGENCE

Vol.32No.8Aug.2013

基于k-means算法的微博用戶推薦功能研究

楊尊琦

(天津財經大學

張倩楠

天津300222)

將微博中的興趣關注根據現有的類別進行再次分類。以新浪微博達人為研究對象,提取他們關注的名人

以及機構,并將這些名人、機構根據主頁描述和標簽進行歸類?;诠叉滉P系統計同時關注每兩個類別之間的用戶導入SPSS軟件中進行k-means聚類,結果為具有相似性的興趣可以聚為人數。最后將統計結果制成相關性矩陣,

一組。最后根據聚類結果結合現實情況分析各類別之間的相似性與區別。挖掘用戶關注興趣的隱性信息,并對微博用戶推薦興趣提出建議。關鍵詞

微博關注興趣

C931

共同關注矩陣

k-means聚類

A

新浪微博

微博用戶

用戶推薦

中圖分類號

文獻標識碼

文章編號1002-1965(2013)08-0142-03

ResearchonAttentionBehaviorofMicroblogUsersBased

onK-meansClusterAnalysis

YangZunqi

ZhangQiannan

(TianjinUniversityofFinanceandEconomics,Tianjin300222)

Abstract

TakingtheSinamicroblogusersastheobjectofresearch,thispaperextractsthosecelebritiesusers,classifiesthemaccordingto

theirhomepagetags,andcountsthenumberofusersbetweeneverytwokindsofinterestsbasedonco-linkrelationship.Accordingtotheresultofk-meansclusteranalysis,thispaperfindsthesimilaritybetweeneachkindofinterestaswellasthecomprehensiveinformationofusers'interests,andfinallygivessomeadvicetothepresentattentionrecommendingsystem.Keywordsdation

AttentionRecommendation

SimilarityMatrix

K-meansClusterAnalysis

SinaMicroblog

Microblogusers

recommen-

0引言

用戶的注冊信息,根據注冊信息推薦用戶可能認識的好友,以及可能認識的人。但是對于向用戶本身推薦感興趣的內容較少,不利于微博的人性化發展。因此,如何改進微博的推薦功能,使得用戶更加方便直接地關注自己感興趣的內容?

微博用戶可以通過微博關注當天的新聞以及近期的熱點話題。這些都是建立在以用戶和他們關注的朋友,同事,名人等構成一個復雜動態的社會網絡基礎上的。社會網絡不僅能夠幫助我們做出更好的個人決策,還能把一個環境里的流行信息傳播到另一個環境中

[1]

微博是Web2.0環境下繼博客之后興起的一種新的交流共享方式。與傳統博客相比,微博具有“短、靈、快”的特點,允許用戶在一定的字數范圍內更新信息(通常為140字),并實現即時分享。至今,許多人每天都會通過微博了解當天的新聞以及周圍發生的事情。微博使得人們之間的距離更接近。那么在使用微博的過程中,應該關注哪些對象才能夠最直接地掌握自己想要的信息?如何才能使得微博的發展更加具有目前仍需要對微博中的人性化?為了解決這些問題,信息進行深入挖掘。

通過研究社會網絡,了解到用戶通過相互關注建立聯系。在微博中,用戶之間通過微博的推薦功能建立聯系是主要的途徑。微博的推薦功能主要依據的是

收稿日期:2013-06-13

修回日期:2013-08-07

。因此,只有這個網絡流通性強,才可能讓微博中

的每個用戶都能全面獲得自己感興趣的新聞。在建立主要是依靠用戶關注他人建立微博中的社會網絡時,

起連接的。在建立聯系中微博推薦功能具有很大的作用。這種功能是指向用戶推薦可能認識的人以及可能

作者簡介:楊尊琦(1963-),女,博士,教授,研究方向:ERP、管理信息系統;張倩楠(1990-),女,碩士研究生,研究方向:管理信息系統。

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