基于微博的用户相似度计算研究

发布时间：2019-05-26 21:02

【摘要】：针对传统的相似度计算方法和评价标准在准确、高效地度量微博用户相似关系时不理想的缺陷,提出一种新的微博用户相似度的计算方法。该方法针对不同的属性数据结构采用不同的计算方式,并根据属性统计信息对各个属性赋值,利用层次分析法确定各属性权值,最后构建综合相似度计算模型。实验结果表明,相对于传统的相似度计算方法,所提计算方法衡量用户相似的准确度提高了22.6%,召回率提高了12.7%,F1度量值提高了29.5%。
[Abstract]:Aiming at the defect that the traditional similarity calculation method and evaluation standard are not ideal when measuring the similarity relationship of Weibo users accurately and efficiently, a new method for calculating the similarity of Weibo users is proposed. According to the different attribute data structure, the method adopts different calculation methods, and according to the attribute statistical information, determines the weight of each attribute by AHP, and finally constructs the comprehensive similarity calculation model. The experimental results show that compared with the traditional similarity calculation method, the accuracy of the proposed method is increased by 22.6%, the recall rate is increased by 12.7%, and the F1 metric value is increased by 29.5%.
【作者单位】： 郑州大学信息工程学院;
【基金】：郑州大学新媒体公共传播学科招标课题(XMTGGCBJSZ05) 河南省科技攻关项目(144300510007) 郑州市科技攻关计划项目(141PPTGG368)资助
【分类号】：TP391.1

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本文编号：2485629