基于层次分析的微博短文本特征计算方法

发布时间：2017-08-23 06:02

  本文关键词：基于层次分析的微博短文本特征计算方法

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【摘要】：为了建立用户精准兴趣模型以有效发现具有相似兴趣的用户群,提出了一种针对微博的短文本特征计算方法用于聚类算法,提升聚类效果以更好地挖掘微博用户的相似兴趣集合。该方法融合了微博转发数、评论数、点赞数等多个关键指标来度量微博短文本特征的重要性。同时,引入层次分析技术,改进了传统的tf-idf特征计算方法,并利用经典文本聚类算法进行实验。实验结果表明,改进后的短文本特征计算方法与传统的tf-idf特征计算方法相比,在类内集中度和类间分散度上取得了更好的效果。
【作者单位】： 中国科学院信息工程研究所;国家计算机网络应急技术处理协调中心;中国科学院大学;北京邮电大学信息与通信工程学院;
【关键词】： 层次分析 特征计算 文本聚类 短文本
【基金】：国家高技术研究发展计划(“863”计划)基金资助项目(No.SS2014AA012303) 国家自然科学基金资助项目(No.61300206,No.61402123)~~
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 近年来,快速发展的社交网络已成为人们交流信息的重要平台。其中,微博作为主流社交平台之一,吸引了越来越多的网民参与其中。随着微博用户规模的迅速膨胀,微博平台上产生和流动的大量数据(如朋友关系、用户发布的内容等)具有重要的研究意义和应用价值。其中,如何基于微博平台

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6 ;[J];;年期

本文编号：723357