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文檔簡介
1、目前社交網(wǎng)絡(luò)是人們獲取信息與維持互動的主流方式之一,其中的海量數(shù)據(jù)有豐富的利用價值。準確高效的識別出社交網(wǎng)絡(luò)中的意見領(lǐng)袖對于引導輿論、商業(yè)投資、規(guī)避風險等都有重要意義。但是社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的異構(gòu)性、關(guān)系的復雜性卻給研究的準確性和算法效率帶來問題,以傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)作為研究對象會遺漏很多隱藏的語義信息,而關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)可以很好的解決這些問題,準確表達數(shù)據(jù)含義,挖掘出更多的有效信息,也為后續(xù)相關(guān)研究的數(shù)據(jù)共享和擴展提供了便利。
本文通過計算微博用
2、戶相似度為實現(xiàn)微博數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)化打下基礎(chǔ),將構(gòu)建的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法及指標打分法結(jié)合解決意見領(lǐng)袖識別客觀性不足問題。本文的研究工作分為三個方面:
第一,針對傳統(tǒng)相似度計算方法在選取屬性片面方面造成的準確性不高的問題,提出一種基于微博數(shù)據(jù)的綜合相似度計算方法。通過分析描述用戶的屬性,選取背景、互動兩部分衡量標準,根據(jù)屬性具體的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)運用對應的計算方法,利用統(tǒng)計信息和層次分析法為各屬性賦權(quán)值,確定用戶間相似度,并采用準確率、
3、召回率、F1度量值作為實驗結(jié)果的評估指標。實驗結(jié)果表明,綜合相似度計算方法能更準確的衡量用戶間相似關(guān)系。
第二,根據(jù)用戶相似度計算過程中的屬性分析和計算結(jié)果,借鑒本體構(gòu)建方法“七步法”的思想,從概念、屬性、實例三方面構(gòu)建數(shù)據(jù)層次結(jié)構(gòu)、關(guān)系,填充數(shù)據(jù),借助protégé工具實現(xiàn)微博數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)化。
第三,針對傳統(tǒng)算法中選取衡量用戶重要性因素的主觀性和準確度不足的問題,提出基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的識別方法。利用深度優(yōu)先算法處理數(shù)據(jù),
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