兴趣偏移校正的互联网媒体深度信息分析模型
An Analysis Model of Internet Media Depth Information with Interest Offset Correction作者机构：湖南广播电视大学教务处长沙410004 湖南广播电视大学理工教学部长沙410004
出 版 物：《科技通报》 (Bulletin of Science and Technology)
年 卷 期：2017年第33卷第9期
页 面：85-88页
学科分类：08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
主 题：兴趣偏移 互联网媒体 数据挖掘 管理分析 用户兴趣模型 群体影响
摘 要：针对目前的互联网媒体深度信息分析方法忽略了用户之间的相关关系和相互影响,导致分析结果不够精确的问题,针对互联网媒体的海量数据,提出了一种兴趣偏移校正的互联网媒体深度信息分析模型。首先分析社交网络环境下用户兴趣多元化的特点,结合用户受其它成员的影响而发生的兴趣偏移的情况来建立用户兴趣模型,然后再结合用户社区兴趣最终得到完整的用户兴趣模型。实例仿真实验结果表明,结合评价指标发现,该方法在深度信息分析结果中具有很好的性能。
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