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基于社团结构发现的用户兴趣提取方法与研究

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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。rn 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。

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来源
《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》|2008年|219-222|共4页
会议地点青岛
作者
周洋; 马力; 李培; 孙晋成;
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作者单位

中国计算机用户协会;

北京联合大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;
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;

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