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《东北大学》 2009年
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博客潜在朋友推荐技术的研究

牛庆鹏  
【摘要】:随着Web2.0网络社区的发展,博客网络已经成为一个巨大的研究信息源,并以非常迅速的速度在扩展。针对这样不断变化并且增长的信息源,在众多博客中寻找博主有着寻找和自己共同兴趣的博主,也就找到博主想要的信息源。同时好友推荐也是各个博客中需要解决的问题。 本文对目前现有的博主聚类方法和好友推荐方法进行回顾,在现有研究基础上分析博客页面特征提出博客好友推荐模型和流程。本文在推荐方法提出之前首先给出朋友的明确定义,并给出好友推荐中应用博主聚类的原因。其后给出基于文本博客相似度计算方法,又提出博主集合的合并和相似度计算方法,在此基础上对经典的K均值算法、K中心点算法进行改进设计两种基于文本的博主聚类方法。在基于文本和链接信息结合的聚类方法中本文阐述链接信息和文本信息结合的博客邻接图的计算方法,并设计博主集合链接强度的计算方法,之后将邻接图应用于经典的ROCK算法进行博主聚类。本文着眼于提高好友推荐的效率,首先对博主集合进行聚类,在聚类之后的小集合中根据本文的博文相似度计算方法,进行好友推荐。基于链接信息和文本信息结合的博主聚类方法既考虑的博主之间的直接链接,链接信息在一定程度上反映兴趣相关,又考虑博主潜在兴趣关系。 在实验部分,本文提出两种好友推荐的评价标准:一种评价标准是基于博主相似度统计的方法,这种方法适合计算机自动进行评测;另一种评价标准是人工参与的评价标准,计算好友推荐的查准率进行评价。在实验中对三种博主聚类方法进行实现,采用第一种评价标准进行针对不同的数据集进行效果比较,确定在不同数据集下最好的方法和参数。最后以最好的方法和其他研究者的方法在不通数据集中进行对比实验。
【学位授予单位】:东北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP393.092;TP391.3

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