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针对微博群落的识别与形成演化机理的获取问题,提出一种基于超图的微博群落感知方法.归纳微博用户的交互关系,提出以用户为节点、交互关系为边的微博用户交互关系超图模型;分析微博用户交互环境的情境特征,通过FP-TREE方法挖掘用户交互与情境特征的关联规则;根据关联规则对超图模型进行划分,得到具有相同情境的微博群落.以新浪微博为例进行了模拟验证,结果表明该方法能够感知导致微博群落形成的情境特征,且较传统数据挖掘方法能够更加准确地识别微博群落. 相似文献
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针对协作过滤推荐的矩阵稀疏性与扩展膨胀问题,提出一种基于扩展FP-TREE的改进方法.将用户的情境取值抽象为情境空间状态,通过挖掘情境状态与服务的关联进行服务推荐.引入倒排索引扩展FPTREE频繁项头表,建立状态-状态与服务-服务关联;通过索引树表示状态-服务关联,给出扩展FP-TREE与协作过滤矩阵的映射机制,在继承协作过滤的基础上极大地压缩了过滤矩阵.仿真实验表明:与传统的协作过滤推荐算法相比,该推荐方法具有更高的效率. 相似文献
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