基于社团结构发现的用户兴趣提取方法与研究

摘要：

随着复杂网络在各个领域的深入研究，揭示复杂网络的社团结构也越来越体现其重要意义。在对大量文本信息进行分词、语义计算的处理的基础上，通过分词聚类分析进而发现用户的兴趣。基于知网的分词语义相似度构造词语网络、基于复杂网络理论的NEWMAN快速算法聚类，实现了文本信息的分词聚类从而提取用户兴趣。 实验表明：NEWMAN快速算法的聚类是有效的，对待不同网络正确选取语义门限得到切实的聚类结果，正确反映用户兴趣，且性能稳定。

关键词： 复杂网络 NEWMAN快速算法 用户兴趣 词语相似度 文本信息 分词聚类

作者: 周洋 马力 李培 孙晋成

作者单位: 西安邮电学院计算机科学与技术系 西安 710061 西安邮电学院信息中心 西安 710061

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国计算机用户协会网络应用分会2008年网络新技术与应用研讨会

会议地点: 青岛

会议语种:中文

页码: 219-222

在线出版日期: 2008-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）