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湖南大学工程硕士学位论文
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研究与应用
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摘要
微博中圈子很重要,在圈子中,大家对彼此的关注度强于圈子外,产生的话
题相关性也比圈子外高。圈子的构建技术与个性化推荐息息相关。个性化推荐的
友好程度决定了用户对微博的直接体验。个性化推荐中采用得最广泛的方法是聚
类分析。然而传统的长文本聚类算法未能考虑微博数据稀疏性的特点,普通的短
文本聚类算法又未能结合微博数据自身的特点。
针对微博数据的特点,本文提出了一种微博向量构建方法,该方法考虑微博
的话题与文本内容,采用向量空间模型,分别从话题和微博文本计算其相似度。
在计算微博文本相似度时对相似度计算公式进行了调整,当词语位于话题中时其
重要程度大幅提升。最后,对话题相似度和微博文本相似度进行归一化处理,得
到两条微博的相似度。
在相似度计算的基础一疚奶岢隽艘恢治⒉┚劾嗨惴ā8盟惴ɑ诒昵┐
汇发现技术,通过标签词汇,不断的将微博数据集划分为不同的簇,使得一个簇
包含标签词汇,另一个簇完全不包含标签词汇。反复运用迭代分割法,得到最终
的聚类结果。本文采用⒉┠谌萦锪峡庵械牟糠质荻訫惴ń
测试,以值为评估标准,与开源聚类工具包械钠渌劾嗨惴ń
行了对比分析,实验结果表明,算法的性能优于其他短文本聚类算法。
在上述工作的基础上,基于教ǎ捎肕劾嗨惴ㄉ杓坪褪迪至
一款简单的微博系统。软件在基于教ǖ母鞲霭姹镜哪D馄饕约癕
等真机上运行状况良好,推荐列表合适,证明了软件设计良好,同时也验证了
算法的合理性。
关键词:微博系统;个性化推荐;聚类分析;7
工程硕士学位论文
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工程硕士学位论文
目录
学位论文原创性声明和学位论文版权使用授权书⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..
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插图索引⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一
附表索引⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
第滦髀邸
本文研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..
国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一
研究的主要内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..
本文结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
第翧平台及微博简单分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一
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微博⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
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小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
第戮劾喾治鲈谖⒉┫低持械挠τ谩
聚类分析预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
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常用的聚类方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
. 狹算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
. 算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.
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微博聚类算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
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算法验证⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
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