面向微博用戶的興趣識(shí)別算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著Web2.0時(shí)代的到來，以微博為代表的新興社交媒體取代了傳統(tǒng)媒體的地位，標(biāo)志著個(gè)人互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來。作為一種分享和交流平臺(tái)，微博更注重時(shí)效性和隨意性，個(gè)人能在其中每時(shí)每刻分享和接收最新的消息和思想。然而，隨之而來的是信息呈爆炸式增長，如何從如此龐雜的數(shù)據(jù)中識(shí)別出用戶感興趣的內(nèi)容成為近年國內(nèi)外學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)。本文在分析中文微博的特性的基礎(chǔ)上，結(jié)合目前主流的研究技術(shù)，并融合用戶微博內(nèi)容信息與社交關(guān)系信息對(duì)微博用戶進(jìn)行興趣識(shí)別方法的研究

2、。本文的主要研究及工作內(nèi)容包括:
　　1、實(shí)現(xiàn)了面向用戶的微博爬蟲，對(duì)指定的微博用戶，采集其歷史微博內(nèi)容信息和關(guān)注用戶列表，作為用戶興趣識(shí)別的數(shù)據(jù)源。
　　2、研究融合微博內(nèi)容和社交關(guān)系信息的用戶興趣識(shí)別方法。對(duì)于微博內(nèi)容信息，基于文本和圖像的分類技術(shù)，分別從文本和圖像兩個(gè)角度研究用戶興趣的識(shí)別，然后研究文本和圖像的融合方法;對(duì)于微博的社交關(guān)系信息，綜合考慮用戶所關(guān)注、轉(zhuǎn)發(fā)和提及的社交行為，挖掘用戶所互動(dòng)的社交關(guān)系用戶集，通