基于微博客人物關(guān)系的研究.pdf

1、在微博客中，用戶與用戶之間會(huì)產(chǎn)生各種關(guān)系，諸如通過關(guān)注其他用戶而產(chǎn)生的關(guān)注關(guān)系，通過轉(zhuǎn)發(fā)與@操作而產(chǎn)生的互動(dòng)關(guān)系以及基于興趣加入社區(qū)而與社區(qū)中的其他用戶產(chǎn)生的共同興趣關(guān)系等。有效的分析和挖掘用戶間的關(guān)系，既可以有效處理輿論信息、引導(dǎo)熱點(diǎn)事件的發(fā)展趨勢(shì)，也可以為用戶做出更為合理的推薦，為商家提供合理的建議，降低消費(fèi)者與商家之間的交易成本。本文基于微博客，對(duì)其中人物關(guān)系進(jìn)行了研究，主要工作如下:
　　1.編寫了基于用戶關(guān)注關(guān)系的爬蟲軟

2、件。從一個(gè)中心用戶出發(fā)，以滾雪球的方式，爬取中心用戶以及中心用戶關(guān)注對(duì)象的注冊(cè)信息、關(guān)注信息以及其發(fā)布的微博文本等，經(jīng)過分析處理，存入數(shù)據(jù)庫(kù)中，作為后續(xù)研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
　　2.給出了基于親密度的用戶關(guān)系挖掘方法。將現(xiàn)實(shí)生活人際關(guān)系中的親密關(guān)系引入微博客平臺(tái)，把微博用戶信息中的所在地、教育背景、工作經(jīng)歷等作為基本因素;用戶間的共同關(guān)注與共同好友作為考慮因素;轉(zhuǎn)發(fā)與@操作作為影響因素，通過融合這三種因素，給出了親密度的計(jì)算方法。得到

3、用戶之間的親密度大小，親密度值越大表示用戶間關(guān)系越近。
　　3.給出兩種基于用戶關(guān)系的微博用戶推薦方法。一種是基于親密關(guān)系的微博用戶推薦。使用所得的用戶間的親密度，向用戶推薦與其親密度值較大的用戶。另一種是基于用戶興趣相似的微博用戶推薦。通過分析用戶所發(fā)微博文本內(nèi)容，提取其興趣特征，利用余弦公式計(jì)算用戶之間的興趣相似度，將興趣相似的用戶進(jìn)行相互推薦。
　　4.提出一種基于信息生產(chǎn)力的用戶分類方法。從微博用戶的影響力出發(fā)，分析