博客朋友推薦技術(shù)的研究.pdf

1、隨著Web2.0網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的發(fā)展，博客網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為一個(gè)巨大的研究信息源，并以非常迅速的速度在擴(kuò)展。針對(duì)這樣不斷變化并且增長(zhǎng)的信息源，在眾多博客中尋找博主有著尋找和自己共同興趣的博主，也就找到博主想要的信息源。同時(shí)好友推薦也是各個(gè)博客中需要解決的問(wèn)題。
　　 本文對(duì)目前現(xiàn)有的博主聚類(lèi)方法和好友推薦方法進(jìn)行回顧，在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上分析博客頁(yè)面特征提出博客好友推薦模型和流程。本文在推薦方法提出之前首先給出朋友的明確定義，并給出好友推薦中應(yīng)

2、用博主聚類(lèi)的原因。其后給出基于文本博客相似度計(jì)算方法，又提出博主集合的合并和相似度計(jì)算方法，在此基礎(chǔ)上對(duì)經(jīng)典的K均值算法、K中心點(diǎn)算法進(jìn)行改進(jìn)設(shè)計(jì)兩種基于文本的博主聚類(lèi)方法。在基于文本和鏈接信息結(jié)合的聚類(lèi)方法中本文闡述鏈接信息和文本信息結(jié)合的博客鄰接圖的計(jì)算方法，并設(shè)計(jì)博主集合鏈接強(qiáng)度的計(jì)算方法，之后將鄰接圖應(yīng)用于經(jīng)典的ROCK算法進(jìn)行博主聚類(lèi)。本文著眼于提高好友推薦的效率，首先對(duì)博主集合進(jìn)行聚類(lèi)，在聚類(lèi)之后的小集合中根據(jù)本文的博文相似

3、度計(jì)算方法，進(jìn)行好友推薦?；阪溄有畔⒑臀谋拘畔⒔Y(jié)合的博主聚類(lèi)方法既考慮的博主之間的直接鏈接，鏈接信息在一定程度上反映興趣相關(guān)，又考慮博主潛在興趣關(guān)系。
　　 在實(shí)驗(yàn)部分，本文提出兩種好友推薦的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)：一種評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是基于博主相似度統(tǒng)計(jì)的方法，這種方法適合計(jì)算機(jī)自動(dòng)進(jìn)行評(píng)測(cè)；另一種評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是人工參與的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算好友推薦的查準(zhǔn)率進(jìn)行評(píng)價(jià)。在實(shí)驗(yàn)中對(duì)三種博主聚類(lèi)方法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，采用第一種評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行針對(duì)不同的數(shù)據(jù)集進(jìn)行效果比較，確