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《基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的微博好友推薦機(jī)制的研究與實(shí)現(xiàn)》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、萬(wàn)方數(shù)據(jù)分類(lèi)號(hào)UDC密級(jí)學(xué)位論文基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的微博好友推薦機(jī)制的研究與實(shí)現(xiàn)作者姓名：指導(dǎo)教師：申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：學(xué)科專(zhuān)業(yè)名稱：論文提交日期：學(xué)位授予日期：評(píng)閱人：張樂(lè)王大玲教授東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院碩士學(xué)科類(lèi)別：工學(xué)計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)2014年6月論文答辯日期：2014年6月2014年7月答辯委員會(huì)主席：楊曉春林樹(shù)寬、李曉光東北大學(xué)2014年06月萬(wàn)方數(shù)據(jù)AThesisinComputerApplicationTechnologyResearchandImplementationofMicroblogFriends’RecommenderMechanismBasedonDataMini
2、ngTechniqueByZhangLeSupervisor：ProfessorWangDalingNortheasternUniversityJune2014萬(wàn)方數(shù)據(jù)獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明，所呈交的學(xué)位論文是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下完成的。論文中取得的研究成果除加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果，也不包括本人為獲得其他學(xué)位而使用過(guò)的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均己在論文中作了明確的說(shuō)明并表示謝意。學(xué)位論文作者簽名：豸呂‘哥、日期：2DⅣ．6．22_學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)本學(xué)位論文作者和指導(dǎo)教師完全了解東北大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定：即學(xué)校有權(quán)保留
3、并向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤(pán)，允許論文被查閱和借閱。本人同意東北大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索、交流。作者和導(dǎo)師同意網(wǎng)上交流的時(shí)間為作者獲得學(xué)位后：半年＼9／一年口一年半口兩年口學(xué)位論文作者簽名：另長(zhǎng)廳、簽字日期：矽／畢。6．盟導(dǎo)師簽名：a以∥易門(mén)簽字日期：p，壚．∥．哆萬(wàn)方數(shù)據(jù)東北大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的微博好友推薦機(jī)制的研究與實(shí)現(xiàn)摘要微博平臺(tái)的產(chǎn)生與發(fā)展，使其用戶可以在微博平臺(tái)上根據(jù)自己的意愿收聽(tīng)自己感興趣的內(nèi)容。不僅如此，微博平臺(tái)也成為了其用戶分享、交流以及傳播信息的最主要社會(huì)媒體。面對(duì)微博平臺(tái)每天產(chǎn)生的海量信息，如何從中獲
4、取自己所需的信息成為了每個(gè)微博用戶關(guān)注的問(wèn)題。由于微博中的信息總是伴隨著發(fā)布信息的微博用戶存在，因而在眾多微博用戶中找到與自己在某方面相似的用戶，也成為用戶獲得所需的信息的重要渠道之一，為微博用戶推薦好友成為一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。本文基于微博數(shù)據(jù)的分析與挖掘技術(shù)，研究微博好友的推薦機(jī)制，包括微博好友推薦模型的構(gòu)建及相關(guān)算法的實(shí)現(xiàn)：首先，對(duì)現(xiàn)有的微博好友推薦算法進(jìn)行深入的研究，總結(jié)了推薦算法的相關(guān)理論知識(shí)，分析并結(jié)合了微博用戶的多個(gè)特征，構(gòu)建了一個(gè)綜合微博用戶當(dāng)前好友關(guān)系、用戶標(biāo)簽、位置信息以及所關(guān)注熱門(mén)話題的個(gè)性化微博好友推薦模型；第二，基于所構(gòu)建的推薦模型，設(shè)計(jì)了一種微博好友推薦算法，實(shí)
5、現(xiàn)了為微博用戶推薦好友的功能。具體地，首先設(shè)計(jì)了好友推薦的實(shí)現(xiàn)流程，然后分別設(shè)計(jì)了用戶候選好友集合的生成方法和用戶標(biāo)簽、位置信息以及所關(guān)注熱門(mén)話題相似度的計(jì)算方法，最后綜合上述多種好友推薦因素，實(shí)現(xiàn)了所提出的個(gè)性化微博好友推薦算法；最后，為證明本文模型和算法的可行性和優(yōu)勢(shì)，采用交叉驗(yàn)證的方式驗(yàn)證個(gè)性化好友推薦算法推薦的推薦效果。與幾種常見(jiàn)的好友算法就準(zhǔn)確率、召回率和F值進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，證明了本文提出的個(gè)性化好友推薦算法的有效性以及在推薦效果上優(yōu)于所對(duì)比的好友推薦算法。關(guān)鍵詞：微博；好友推薦；個(gè)性化推薦；標(biāo)簽聚類(lèi)；位置相似性萬(wàn)方數(shù)據(jù)東北大學(xué)碩士學(xué)位論丈摘要一IV．萬(wàn)方數(shù)據(jù)東北大學(xué)碩士學(xué)位論
6、文AbstractResearchandImplementationofMicroblogFriends’RecommenderMechanismBasedonDataMiningTechniqueAbstractWiththerapiddevelopmentofthemicrobloggingservices，userscansendandreceivetheirinterestedcontentsbymeansofthisemergingplatformaccordingtotheirownwishesThemicrobloghasbecomethemostimportantsoc
7、ialmediainwhichitsuserscancommunicatewitheachotheraswellasdisseminateinformation．Whenfacingwiththemassofinformationgeneratedfromthemicrobloggingplatformeveryday,howtofindtheusefulinformationhasbecomeacriticalissuethathasdraw
