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基于KNN算法的新浪微博用戶(hù)行為分析及預(yù)測(cè)

作者:解軍; 邢進(jìn)生 山西師范大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院; 山西臨汾041000

摘要:本文對(duì)新浪微博的博文一周后受到的轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)價(jià)、點(diǎn)贊的次數(shù)進(jìn)行了分析及預(yù)測(cè).首先采用聚類(lèi)分析法,從訓(xùn)練集橫向和縱向、微博特征及用戶(hù)行為特點(diǎn)三個(gè)角度做了分析,得出了三種用戶(hù)行為與微博數(shù)量的關(guān)系、三種用戶(hù)行為之間的關(guān)系及用戶(hù)行為具有均值的特點(diǎn),然后結(jié)合分析結(jié)果,提出使用計(jì)算類(lèi)別集合代替?zhèn)鹘y(tǒng)的求距離,使用雙層對(duì)象代替單層對(duì)象的改進(jìn)的KNN算法,使傳統(tǒng)KNN算法成為可預(yù)測(cè)模型.最后的實(shí)例仿真表明改進(jìn)后的KNN算法相對(duì)于其他傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法 F1評(píng)估值平均提高了5.15%.

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山西師大學(xué)報(bào)

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