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基于k-means算法的微博用户推荐功能研究
被引量：
16
1
作者
杨尊琦
张倩楠
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2013年第8期142-144,131,共4页
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...
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。
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关键词
微博关注兴趣共同关注矩阵k-means聚类新浪微博微博用户
用户
推荐
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职称材料
题名
基于k-means算法的微博用户推荐功能研究
被引量：
16
1
作者
杨尊琦
张倩楠
机构
天津财经大学
出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2013年第8期142-144,131,共4页
文摘
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。
关键词
微博关注兴趣共同关注矩阵k-means聚类新浪微博微博用户
用户
推荐
Keywords
Attention Recommendation Similarity Matrix
k-means
Cluster Analysis Sina Microblog Microblog users recommen-clarion
分类号
C931 [经济管理—管理学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于k-means算法的微博用户推荐功能研究
杨尊琦
张倩楠
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2013
16
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