基于k-means算法的微博用户推荐功能研究

发布时间：2018-03-20 08:09

  本文选题：微博关注兴趣　切入点：共同关注矩阵　出处：《情报杂志》2013年08期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：将微博中的兴趣关注根据现有的类别进行再次分类。以新浪微博达人为研究对象,提取他们关注的名人以及机构,并将这些名人、机构根据主页描述和标签进行归类。基于共链关系统计同时关注每两个类别之间的用户人数。最后将统计结果制成相关性矩阵,导入SPSS软件中进行k-means聚类,结果为具有相似性的兴趣可以聚为一组。最后根据聚类结果结合现实情况分析各类别之间的相似性与区别。挖掘用户关注兴趣的隐性信息,并对微博用户推荐兴趣提出建议。
[Abstract]:Categorize the interest concerns in Weibo according to the existing categories. Take Weibo people of Sina as the research object, extract the celebrities and institutions they care about, and take these celebrities, The organization classifies according to the home page description and label. Based on the common chain relationship statistics, it also pays attention to the number of users between the two categories. Finally, the statistical results are made into the correlation matrix, and the results are imported into the SPSS software for k-means clustering. The result is that the interest with similarity can be grouped into a group. Finally, according to the clustering results and the reality, the similarity and difference among different categories are analyzed. The hidden information of user's interest is mined, and some suggestions are put forward for Weibo's user's interest recommendation.
【作者单位】： 天津财经大学;
【分类号】：TP311.13;F49

【参考文献】

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【共引文献】

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4 谢婧t，

本文编号：1638212