基于标签共现网络的用户聚合算法研究

发布时间：2018-06-08 18:00

  本文选题：社会标签 + 聚类　； 参考：《计算机工程与应用》2015年02期

【摘要】：目前,聚合服务包含网络资源聚合、服务聚合与用户聚合三个方面,其中用户聚合研究亟待完善。在一些开放平台的社会化标签系统中,用户根据个人偏好自由选择词汇对网络资源进行标注。标注的标签词反映了用户的兴趣偏好。从标签共现网络视角,提出了一种基于标签共现网络的用户聚合算法TBKM。定义了TBKM算法的相关概念;创新提出了TBKM算法并给出了算法的详细设计;选择目前网络上最大的书签类站点Delicious的真实数据进行实证研究,将TBKM算法与传统K-means算法在聚类效果上进行比较,展示了TBKM算法在簇间距离与簇内半径两指标上的创新性。
[Abstract]:At present, aggregation service includes three aspects: network resource aggregation, service aggregation and user aggregation. In some open platform social tagging systems, users freely choose terms according to their personal preferences to annotate network resources. Tagged labels reflect user preferences. From the point of view of label co-occurrence network, a user aggregation algorithm based on label co-occurrence network (TBKM) is proposed. This paper defines the related concepts of TBKM algorithm; innovates the TBKM algorithm and gives the detailed design of the algorithm; selects the real data of delicious, the largest bookmark site on the network, to do empirical research. Comparing TBKM algorithm with traditional K-means algorithm in clustering effect, it shows the innovation of TBKM algorithm in the distance between clusters and the radius within the cluster.
【作者单位】： 中国传媒大学计算机学院;
【基金】：国家863科技支撑计划项目(No.2013BAH66F02)
【分类号】：TP393.09

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1996722