【摘 要】
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[目的/意义]在基于社会网络的用户画像研究中,针对传统用户建模难以处理复杂网络关系,群体构建多基于内容,以及群体相似度低或紧密性差的问题,提出基于网络结构和文本内容的
【机 构】
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辽宁工程技术大学软件学院 葫芦岛 125105
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[目的/意义]在基于社会网络的用户画像研究中,针对传统用户建模难以处理复杂网络关系,群体构建多基于内容,以及群体相似度低或紧密性差的问题,提出基于网络结构和文本内容的群体画像构建方法.[方法/过程]首先,采用卷积神经网络方法,融合网络结构和文本内容两方面特征将网络用户表示成空间向量,其次,在k-means算法基础上结合模块度计算方法,对空间向量进行聚类,然后,在爬取的中英文数据集上分别进行对比研究,最后,从中文数据集中选取1000名重要性用户进行实例分析.[结果/结论]实验结果表明,该方法的密度值比基于内容的方法平均增加0.105,熵值比基于结构(含基于结构和内容)的方法平均减少0.955,实例分析进一步说明文中方法的可行性.
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