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题名微博中特定用户的相似用户发现方法
被引量：9
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作者
仲兆满
胡云
李存华
刘宗田
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机构
淮海工学院计算机工程学院
江苏金鸽网络科技有限公司软件研发中心
上海大学计算机工程与科学学院
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出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第4期765-779,共15页
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基金
国家自然科学基金(61403156)
江苏省产学研前瞻性联合研究基金(BY2015248)
江苏省六大人才高峰基金资助(XXRJ-013)资助
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文摘
微博的用户关系分析是近期的研究热点,而用户的相似度计算是微博用户关系分析的基础.已有方法在发现相似用户时,主要面向关注和粉丝群体,用户微博相似度及交互相关性计算对微博的动态特性利用不够.该文提出了新颖的微博特定用户的相似用户发现方法,该方法的创新性主要体现在:(1)发现相似用户时,在关注和粉丝的基础上引入了访客类用户,扩展了已有方法局限于关注和粉丝构建自我网络(Ego Network)的模型,增加了发现相似用户的多样性;(2)根据微博动态社交的特点,提出了用户动态微博的相似度计算和动态交互相关性计算方法,以时间片为动态社交划分的基础,以指数衰减为累加策略,使得微博用户的相似度计算更为合理,发现的相似用户更为准确.以新浪微博为例,选取了学术研究、企业管理、教育、文化、军事5个领域的50个种子用户,使用S@n(前n个用户的得分)为评价指标,进行了相似用户发现的实验分析和比较.结果显示,访客类用户可以扩展相似用户的发现范围,访客在发现的相似用户中的比例为32%,动态的微博相似度和交互相关性计算方法能够改善用户相似度的计算效果,比已有的最新方法的S@n指标提高了1.3.
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关键词
用户关系分析
用户相似度计算
扩展的自我网络
动态微博相似度计算
动态交互相关性计算
社会媒体
社交网络
数据挖掘
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Keywords
users＇ relationship analysis
users＇ similarity calculation
extended ego network
similarity calculation of dynamic microblog
correlation calculation of dynamic interaction
social media
social networks
data mining
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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