基于社交媒體的人物分析技術(shù)研究.pdf

1、以新浪微博為代表的社交媒體中存在著數(shù)以億計(jì)的用戶,他們通過(guò)這類平臺(tái)進(jìn)行內(nèi)容的發(fā)布、傳播與評(píng)論,在產(chǎn)生大量?jī)?nèi)容信息的同時(shí),他們之間的關(guān)系也在日益擴(kuò)展。整個(gè)社交媒體由一個(gè)一個(gè)用戶實(shí)體(UserEntity)互相連接而成,而這些用戶實(shí)體的線下行為也逐漸的遷移到了線上。因此,如何通過(guò)用戶的線上行為來(lái)對(duì)用戶進(jìn)行分析顯得尤為重要。
　　微博媒體上的人物在交互過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生關(guān)系和內(nèi)容,關(guān)系分析可以挖掘出用戶的密友、校友和同事等等,而內(nèi)容分析可以用

2、來(lái)做話題的識(shí)別、話題的分類、興趣的挖掘等等。針對(duì)關(guān)系分析,文章介紹了一種基于機(jī)構(gòu)識(shí)別的社區(qū)劃分算法。針對(duì)話題識(shí)別,文章使用了一種基于主題模型的相似度計(jì)算方法。
　　分析的技術(shù)需要有應(yīng)用的場(chǎng)景,人物分析的技術(shù)主要用來(lái)作人物推薦和信息推薦。本文針對(duì)微博媒體分析了人物數(shù)據(jù)的特點(diǎn),介紹了一種利用多維度推薦的人物推薦算法,并且通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了它比傳統(tǒng)推薦算法更加準(zhǔn)確。同樣,對(duì)于信息推薦算法,文章分別從三個(gè)方面進(jìn)行了闡述:微博博文的長(zhǎng)度、微博與