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基于粒子群算法微薄用户推荐系统.pdf 63页
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独创性声明本人丰明所黾交的论文是我1&人在抒师指导下进行的研?工作及取得的研?成果u尽我所知，除了文中特别加以标注和致i射的地方外.论文中不包含其他人C经发忐或?写过的研?成汜.也不包含为获得西卤科技大学或其它教行机构的学位或丨正书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研?所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意?关于论文使用和授权的说明本人完全了解西河科技大学朽关保贸'使用学位论文的规定，即：学校存权保留学位论文的s印件，允许该论??被w阅和借阅：学校可以公布该论文的全部或部分内容?可以采用影印、《印或其他复制手段保存论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定）导师签名日期:签名：'?知西南科技大学硕士研究生学位论文第I页摘要随着微博应用的飞速发展，微博用户数量和信息数量呈爆炸式增长，微博平台逐步进入信息过载阶段，有效的微博用户推荐成为提高用户体验度的关键技术。论文以中心用户为种子启动微博爬虫，以消除名人效应和僵尸粉效应，推荐与中心用户高度相关的关注用户为目标，主要围绕微博爬虫系统、影响力评价算法以及相关用户聚类三方面展开研宄，并根据实际要求设计实现以种子用户为中心的微博用户推荐系统。论文主要研宄内容如下：(1)针对微博社交网络登录机制安全限制、数据类型多样等问题，提出了基于模拟登录的微博爬虫系统（MicroblogCrawlerSystemBasedonSimulatedLogining,MCSSL)。首先综合考虑用户推荐应用需求，制定待采集的数据规范以及数据存储方式，然后通过程序模拟用户终端登录微博行为，实现程序对微博页面的访问，从而实现相关数据的采集。实验结果统计表明，采集所得的数据与微博社交网络实际数据相吻合，且相对于API采集方案，MCSSL在数据完整性和采集高效性上更具优势。(2)对比分析群体智能与微博社交网络用户行为之间的相似性，提出了基于粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)的微博用户影响力评价方案。首先统计待推荐用户集的微博数据，结合用户集互动数据，包括微博评论数、转发数、点赞数等，引入粒子群算法的速度和位移更新公式，改进粒子群算法的影响力评价公式，完成用户间影响力度及其变化趋势的衡量。(3)研宄K-means聚类算法，根据需求提出基于属性权重的K-means优化算法。全面考虑微博用户的活跃度、用户间的亲密度和影响力度三个指标，结合K-means算法的思想为目标用户推送三个属性都相对较高的推荐用户集。实验结果表明，基于粒子群算法的微博用户推荐系统，以目标用户为中心，充分考虑连续时间内的待推荐用户对目标用户的影响力度。相比较于经典的推荐算法PageRank，文中设计的推荐系统在准确率和召回率上具有明显的优势。关键词：微博社交网络用户推荐微博爬虫粒子群算法用户影响力度西南科技大学硕士研究生学位论文第II页AbstractWiththerapiddevelopmentofmicroblogapplication,microblogplatformgoesintothestageofinfomationoverload,anditbecomesmoreandmoredifficultforusertoobtainusefulinformationandfollowhighlycorrelatedusers,becausetheyareincreasingeveryday.Thereforeaneffectivemicrobloguserrecommendationsystemhasakeyroletoimproveuserexperience.Thisdissertationismainlyfocusedonmicroblogcrawler,evaluationofuserinfluenceanduserclustering.Theaimofthisdissertationistoefficientlyeliminatecelebrityeffectandzombiefanseffect,andrecommendhighlycorrelatedusers.ThisdissertationpresentsaMicroblogCrawlerSystembasedonSimulatedLogining(MCSSL)tosolvetheproblemcausedbymicroblogloginsecuritymechanismandinformationtypes.Datastandardandstoragemodelareestablishedaccordingtoapplicationrequirements.Theusefulinformationisextra
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