文献类型：期刊文章

作　　者：吴树芳[1,2] 徐建民[3] 武晓波[3]

机构地区：[1]河北大学管理学院,保定071002 [2]河北软件职业技术学院信息工程系,保定071002 [3]河北大学数学与计算机学院,保定071002

出　　处：《情报杂志》

基　　金：中国博士后科学基金资助项目"基于量化术语关系的贝叶斯网络检索模型扩展研究"(编号:20070420700);河北省自然科学基金资助项目"基于本体的贝叶斯网络信息检索模型扩展"(编号:F2011201146)

年　　份：2014

卷　　号：33

期　　号：12

起止页码：170-173

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSSCI、CSSCI2014_2016、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：已有的微博用户相似性度量主要依据用户关系,实际上,在微博网络中,用户的标签信息直接表征了用户的兴趣爱好,是影响微博用户相似度的另一因素,为此,在网页相似度计算的基础上提出了融合用户关系和标签的微博用户相似性度量方法,该方法分别计算用户的链入标签相似度和链出标签相似度,并将其进行线性调和。实验从新浪微博采集实验数据,实验结果表明新方法对微博用户分类的准确率明显高于仅考虑用户关系的微博用户相似性计算方法。

关 键 词：社交网络 微博用户  相似性度量  用户标签  用户关系 网页相似度  

分 类 号：G353]