基于微博用户兴趣话题的相似用户挖掘

• 作者: 仲兆满 李存华 李鹏飞 董旭
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 相似用户 兴趣话题 文本训练 用户挖掘
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 102-109
• 页数: 8页
• 分类号: TP311
• 字数: 6964字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1810-0294

摘要

相似用户挖掘是提高社交网络服务质量的重要途径,在面向大数据的社交网络时代,准确的相似用户挖掘对于用户和互联网企业等都有重要的意义,而根据用户自己的兴趣话题挖掘的相似用户更符合相似用户的要求.提出了一种基于用户兴趣话题进行相似用户挖掘的方法.该方法首先使用TextRank话题提取方法对用户进行兴趣话题提取,再对用户发表内容进行训练,计算出所有词之间的相似度.提出CP(Corresponding Position similarity)、CPW (Corresponding Position Weighted similarity)、AP(All Position similarity)、APW(All Position Weighted similarity)四种用户兴趣话题词相似度计算方法,通过用户和相似用户间关注、粉丝重合率验证相似用户挖掘效果,APW simi-larity的相似用户的关注/粉丝重合百分比为1.687%,优于提出的其他三种算法,分别提高了26.3%、2.8%、12.4%,并且比传统的文本相似度方法Jaccard相似度、编辑距离算法、余弦相似度分别提高了20.4% 、21.2% 、45.0%.因此APW方法可以更加有效地挖掘出用户的相似用户.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李存华	淮海工学院计算机工程学院	95	723	15.0	22.0
2	董旭	中国矿业大学计算机科学与技术学院	5	76	3.0	5.0
3	仲兆满	淮海工学院计算机工程学院	30	190	8.0	12.0
5	李鹏飞	中国矿业大学计算机科学与技术学院	8	28	3.0	5.0