微博用户兴趣发现研究

发布时间：2017-06-29 21:03

  本文关键词：微博用户兴趣发现研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：【目的】微博用户兴趣发现对微博社交网络的个性化推荐和提升用户满意度具有重要的意义和价值。【方法】不仅通过挖掘用户自身微博数据识别出用户兴趣,而且进一步挖掘其关注用户的微博数据以及他们之间的社交联系,并通过计算用户微博与其关注用户兴趣的相似度以及用户与其关注用户间的亲密度,进一步发现用户兴趣。最后将从两方面发现的兴趣进行合并,得出用户的兴趣。【结果】基于爬取的新浪微博数据集进行实验,准确率和召回率较传统的方法提升15%以上。【局限】数据预处理中,停用词表不充分,没有实现停用词表的自动学习;需人工标注用户兴趣集计算准确率和召回率。【结论】实验结果表明,该方法明显优于传统方法,能够更加有效和准确地发现用户兴趣。
【作者单位】： 北京信息科技大学计算机学院;北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室;
【关键词】： 微博 兴趣发现 关注用户
【基金】：国家自然科学基金项目“基于语义分析的中文微博信息挖掘方法研究”(项目编号:61370139) 网络文化与数字传播北京市重点实验室资助项目“面向微博的社交网络研究及其舆情分析”(项目编号:ICDD201309) 北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目“大数据内容理解的理论基础及智能化处理技术”(项目编号:IDHT20130519)的研究成果之一
【分类号】：TP393.092
【正文快照】： 1引言微博是一个基于用户关系进行信息发布、获取、分享、传播的平台,它提供了单向关注机制,用户可以选择关注其他用户,自动接收这些用户的微博信息,但不要求这些用户关注他。这些被关注的人可能是用户感兴趣的人,如同事、朋友、亲人,或某些名人。这种信息发布方式的便捷性、

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 宋巍;张宇;谢毓彬;刘挺;李生;都云程;;基于微博分类的用户兴趣识别[J];智能计算机与应用;2013年04期

2 李静月;李培峰;朱巧明;;一种改进的TFIDF网页关键词提取方法[J];计算机应用与软件;2011年05期

3 徐文海;温有奎;;一种基于TFIDF方法的中文关键词抽取算法[J];情报理论与实践;2008年02期

4 崔争艳;;基于语义的微博短信息分类[J];现代计算机(专业版);2010年08期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 田卉;;用数据挖掘技术构建政府智能化网络投诉平台[J];办公自动化;2009年18期

2 李龙;李芝棠;涂浩;史春永;;一种分布式微博数据采集平台的设计与实现[J];广西大学学报(自然科学版);2011年S1期

3 张东霞;;基于高校学生微博的舆情热点分析与发现[J];东南传播;2013年06期

4 宋艳;何嘉;舒红平;郑皎凌;梁繁荣;任玉兰;文立玉;;基于文本挖掘词频反文档频率方法的疾病症状权重挖掘研究[J];成都信息工程学院学报;2014年01期

5 穆翠霞;周琳琳;;电子商务网络资讯管理系统的设计与实现[J];电脑开发与应用;2014年04期

6 陈金梁;李青;;基于本体的领域文档主题抽取方法研究[J];电脑开发与应用;2014年09期

7 何晓华;朱津津;凌坚;;新闻节目导语中关键词自动提取方法研究[J];电视技术;2014年20期

8 徐则阳;刘博;;百度贴吧用户兴趣分类[J];福建电脑;2014年11期

9 张岳;;面向中文短信的三维动画情节规划[J];计算机工程与应用;2012年10期

10 郑斐然;苗夺谦;张志飞;高灿;;一种中文微博新闻话题检测的方法[J];计算机科学;2012年01期

中国重要会议论文全文数据库 前1条

1 薛征;廖闻剑;;基于位置权重和实体识别的关键词提取[A];中国电子学会第十六届信息论学术年会论文集[C];2009年

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 彭菲菲;网络热点话题发现的关键技术研究[D];中国矿业大学(北京);2012年

2 蒋玲;面向学科的知识元标引关键技术研究[D];华中师范大学;2011年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 孙胜平;中文微博客热点话题检测与跟踪技术研究[D];北京交通大学;2011年

2 谢凤宏;基于复杂网络理论的文本聚类和关键词提取方法研究[D];辽宁师范大学;2011年

3 王驰;基于海量网络舆情信息的热点发现[D];电子科技大学;2011年

4 刘成帅;中文领域术语自动获取方法的研究[D];南京邮电大学;2011年

5 姜舟;关键短语抽取及相关技术研究[D];哈尔滨工业大学;2010年

6 宋宇峰;一种基于DB&IR的融合查询机制的研究与实现[D];南京农业大学;2010年

7 谢晋;基于词跨度的中文文本关键词提取及在文本分类中的应用[D];浙江工业大学;2011年

8 袁方;基于改进PageRank算法的个性化搜索的研究[D];北京邮电大学;2012年

9 徐文海;文本单元向知识单元转化的模型与映射算法[D];西安电子科技大学;2008年

10 韩艳;基于统计的中文文本关键短语自动抽取方法研究[D];苏州大学;2009年

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 张俐,李晶皎,胡明涵,姚天顺;中文WordNet的研究及实现[J];东北大学学报;2003年04期

2 刘丽清;;微博虽“微”足值道尔——微博特性之浅析[J];东南传播;2009年11期

3 王永恒;贾焰;杨树强;;大规模文本数据库中的短文分类方法[J];计算机工程与应用;2006年22期

4 刘佳宾;陈超;邵正荣;吉翔华;;基于机器学习的科技文摘关键词自动提取方法[J];计算机工程与应用;2007年14期

5 夏天;;汉语词语语义相似度计算研究[J];计算机工程;2007年06期

6 李素建,王厚峰,俞士汶,辛乘胜;关键词自动标引的最大熵模型应用研究[J];计算机学报;2004年09期

7 王军;词表的自动丰富——从元数据中提取关键词及其定位[J];中文信息学报;2005年06期

8 索红光;刘玉树;曹淑英;;一种基于词汇链的关键词抽取方法[J];中文信息学报;2006年06期

9 赵鹏;蔡庆生;王清毅;耿焕同;;一种基于复杂网络特征的中文文档关键词抽取算法[J];模式识别与人工智能;2007年06期

10 徐文海;温有奎;;一种基于TFIDF方法的中文关键词抽取算法[J];情报理论与实践;2008年02期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 夏迎炬;文本过滤关键技术研究[D];复旦大学;2003年

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 龚卫华;杨良怀;金蓉;丁维龙;;基于主题的用户兴趣域算法[J];通信学报;2011年01期

2 李培;马力;;网络用户兴趣的智能挖掘方法研究[J];计算机技术与发展;2014年02期

3 张坚;;Web挖掘个性化模型研究[J];计算机与信息技术;2006年Z1期

4 张靖;;网络个性化服务资源综合推荐研究[J];计算机仿真;2009年11期

5 秦伟;;基于用户兴趣的微博推荐系统研究[J];山西煤炭管理干部学院学报;2014年02期

6 许波;张结魁;周军;;基于行为分析的用户兴趣建模[J];情报杂志;2009年06期

7 南智敏;钱松荣;;引入漂移特性的用户兴趣模型优化研究[J];微型电脑应用;2012年03期

8 邢东东;王秀文;;基于微博媒体的社区发现技术研究[J];智能计算机与应用;2013年06期

9 邱云飞;王琳颍;邵良杉;郭红梅;;基于微博短文本的用户兴趣建模方法[J];计算机工程;2014年02期

10 马建国,邢玲,李幼平,文丽;广播型网格的用户兴趣图谱[J];电子学报;2005年01期

中国重要会议论文全文数据库 前5条

1 赵琦;骆志刚;田文颖;李聪;丁凡;;一种基于负反馈信息的用户兴趣模型修正方法[A];中国通信学会第六届学术年会论文集（下）[C];2009年

2 孙铁利;教巍巍;;基于马尔科夫模型的用户兴趣导航模型系统(英文)[A];计算机技术与应用进展——全国第17届计算机科学与技术应用（CACIS）学术会议论文集（上册）[C];2006年

3 廖祝华;刘建勋;易爱平;;基于用户兴趣的Web服务发现[A];2006年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集（三）[C];2006年

4 李晓黎;史忠植;梁永全;刘福桃;;INTERNET网上一种识别用户兴趣的学习方法[A];第十六届全国数据库学术会议论文集[C];1999年

5 王勇;刘奕群;张敏;马少平;茹立云;;基于用户兴趣分析的网页生命周期建模(英文)[A];第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集[C];2007年

中国博士学位论文全文数据库 前5条

1 张召;在线论坛用户兴趣图谱发现与个性化信息推荐[D];华东师范大学;2012年

2 郭岩;网络日志中用户兴趣的挖掘及利用[D];中国科学院研究生院（计算技术研究所）;2004年

3 吴丽辉;个性化的Web信息采集技术研究[D];中国科学院研究生院（计算技术研究所）;2005年

4 谢兴;社会网络中兴趣发现与信息组织的研究[D];复旦大学;2011年

5 李东胜;基于兴趣与保护隐私的在线社区推荐技术研究[D];复旦大学;2012年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 冯子威;用户兴趣建模的研究[D];哈尔滨工业大学;2010年

2 曹源;基于用户兴趣的科研社会网络研究与实现[D];国防科学技术大学;2008年

3 郝水龙;面向个性化服务的用户兴趣模型表示及更新研究[D];合肥工业大学;2012年

4 柯佳;基于MAS的信息合作过滤关键技术的研究[D];江苏大学;2007年

5 张岚;基于学习行为的用户兴趣建模及应用研究[D];山东大学;2012年

6 赖寒冰;基于视频流的用户兴趣挖掘模型设计及仿真实现[D];电子科技大学;2012年

7 朱永真;虚拟社会网络中用户行为特性与模式研究[D];南京航空航天大学;2010年

8 靳立忠;基于用户兴趣聚类的协同过滤推荐技术的研究[D];东北大学;2008年

9 康海潇;基于标签的微博用户兴趣发现算法研究及应用[D];浙江大学;2013年

10 赵银春;用户浏览内容分析与用户兴趣挖掘[D];重庆大学;2004年

  本文关键词：微博用户兴趣发现研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：499282