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基于分類技術(shù)的Blog用戶興趣挖掘
摘 要:文章通過分析Blog用戶興趣挖掘的重要性,提出了一種基于文本分類技術(shù)的自動(dòng)挖掘Blog用戶興趣的方法,幫助用戶自動(dòng)推薦相似興趣的博客以及為用戶提供個(gè)性化的搜索與瀏覽博客內(nèi)容的服務(wù)。
關(guān)鍵詞:Blog;內(nèi)容挖掘;Blog搜索;中心向量法;kNN算法
1 Blog技術(shù)介紹
Blog是Web Log的簡稱,稱為“網(wǎng)絡(luò)日志”,在大陸音譯為“博客”。它讓任何人都可以像免費(fèi)電子郵件的注冊、寫作和發(fā)送一樣,完成個(gè)人網(wǎng)頁的創(chuàng)建、發(fā)布和更新,被認(rèn)為是繼E-mail、BBS、ICQ之后出現(xiàn)的第四種網(wǎng)絡(luò)交流方式[1]。
中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)于2009年1月發(fā)布的《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》中指出:2008年博客用戶規(guī)模持續(xù)快速發(fā)展,截至2008年12月底,在中國2.98億網(wǎng)民中,擁有博客的網(wǎng)民比例達(dá)到54.3%,用戶規(guī)模為1.62億人。在用戶規(guī)模增長的同時(shí),中國博客的活躍度有所提高,半年內(nèi)更新過博客的比重較2007年底提高了11.7%。博客數(shù)量的增長帶來了用戶聚集的規(guī)模效應(yīng)。博客頻道在各類型網(wǎng)站中成為標(biāo)準(zhǔn)配置,其中SNS元素的加入對博客用戶的增長起到了推動(dòng)作用。博客的影響力進(jìn)一步加強(qiáng)[2]。
由此可見,Blog作為Web2.0的重要應(yīng)用,以其個(gè)性化的信息發(fā)布平臺(tái)、多元化的內(nèi)容載體等特點(diǎn)吸引著越來越多的網(wǎng)絡(luò)用戶,撰寫和瀏覽Blog已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)文化的流行熱點(diǎn),推動(dòng)了Blog搜索服務(wù)的發(fā)展。
2 Blog用戶興趣挖掘的研究意義
Blog相關(guān)研究可劃分為Blog定義與識(shí)別、內(nèi)容挖掘、社區(qū)發(fā)現(xiàn)、重要性分析、Blog搜索和作弊Blog識(shí)別這6個(gè)主要方面[3],而Blog搜索是當(dāng)前Blog研究的熱點(diǎn)之一。但是,目前的Blog搜索服務(wù)大都是基于對用戶輸入關(guān)鍵詞的匹配。這種搜索方式僅僅是傳統(tǒng)Web搜索的延伸,搜索范圍也受到用戶所指定的關(guān)鍵詞的限制,并沒有突出Blog搜索的特殊性,也沒有有效地利用博客內(nèi)容的個(gè)性化、多元化等特征。
而事實(shí)上,博客中個(gè)性化的內(nèi)容為我們提供了豐富的有價(jià)值的可以用來挖掘用戶個(gè)性化特征的數(shù)據(jù),不僅可以幫助我們理解博客用戶的興趣、意圖,對其進(jìn)行個(gè)性化的服務(wù),還可以為具有不同信息需求的用戶提供個(gè)性化的搜索與瀏覽博客空間中的內(nèi)容的服務(wù)。因此,研究Blog用戶的興趣挖掘技術(shù)對于Blog搜索服務(wù)的發(fā)展是十分重要的。
3 構(gòu)建Blog用戶興趣挖掘方法
該方法將興趣挖掘的問題轉(zhuǎn)化為對博客文章的文本分類問題,即利用文本分類技術(shù)來實(shí)現(xiàn)對主題信息的抽取,將一個(gè)博客內(nèi)的文章分到事先定義好的興趣類別中,如“體育健身”、“音樂”或“影視”等,然后綜合所有文章的分類結(jié)果確定該博客作者的興趣集合。
3.1 定義興趣類別
由于沒有統(tǒng)一的興趣分類方式,所以可通過自定義興趣類別來構(gòu)建興趣類別體系,但要求體系中盡可能包含生活的各種興趣,且要具有層次化的結(jié)構(gòu),見圖1描述了層次結(jié)構(gòu)中一個(gè)第一層的類別節(jié)點(diǎn)和其子類別的形式:
3.2 分類博客文章
用分類算法計(jì)算待分類的博客文章與各興趣類別的關(guān)聯(lián)度,關(guān)聯(lián)度較高的類將被判定其歸屬于哪一興趣類別。目前已有多種文本分類算法:中心向量法、k鄰近算法、支持向量機(jī)、簡單貝葉斯等。
中心向量法是根據(jù)算術(shù)平均為每類文本生成一個(gè)代表該類的中心向量,計(jì)算待分類文本與每類中心向量間的歐式距離,以距離最近的類作為待分類文本的類別。該方法分類速度快,但是,以向量空間距離作為分類標(biāo)準(zhǔn)將形成類球狀類別分布,對于與多個(gè)類距離相近的文本,該算法的分類準(zhǔn)確度將急劇下降[4]。
kNN算法,即k鄰近算法,被普遍認(rèn)為是分類準(zhǔn)確度很高的算法。kNN算法的思想是:給一篇待識(shí)別的文章,系統(tǒng)在訓(xùn)練集中找到最近的K個(gè)近鄰,看這K個(gè)近鄰中多數(shù)屬于哪一類,就把待識(shí)別的文章歸為哪一類。K近鄰分類器在己分類文章中檢索與待識(shí)別的文章最相似的文章,從而獲得被測文章的類別[5]。kNN算法雖然具有很高的分類準(zhǔn)確度,但是它沒有訓(xùn)練過程,分類階段要對所有訓(xùn)練樣本進(jìn)行相似度匹配,計(jì)算時(shí)間較長。
通過分析,筆者認(rèn)為可以采用速度較快的中心向量法和準(zhǔn)確性很高的kNN算法相結(jié)合的方式完成博客文章的分類。系統(tǒng)先采用中心向量法進(jìn)行分類,對于超過預(yù)定義邊界范圍的待分類向量再采用kNN算法進(jìn)行補(bǔ)充分類,以保證其分類準(zhǔn)確性。因?yàn)樵诖蠖鄶?shù)情況下,中心向量法即可完成分類,所以該方式顯著減少了分類算法的平均計(jì)算時(shí)間。
3.3 構(gòu)建興趣集合
當(dāng)一個(gè)博客的所有文章被分類后,文章所屬的興趣類別被認(rèn)為是博客作者的興趣。然后,對興趣進(jìn)行整理和排序:根據(jù)每個(gè)興趣出現(xiàn)的次數(shù)對興趣進(jìn)行排序,以興趣出現(xiàn)次數(shù)的多少反應(yīng)博客作者對興趣感興趣的程度。不同層次的興趣單獨(dú)計(jì)算。
用戶興趣的收集和挖掘可能會(huì)涉及到用戶的隱私和安全問題,因此,在使用用戶興趣數(shù)據(jù)前要征得用戶的同意,同時(shí)讓用戶積極參與,以獲得更好的用戶個(gè)性化服務(wù)。
4 Blog用戶興趣挖掘的應(yīng)用
4.1 自動(dòng)推薦相似興趣的博客
對于給定的博客,利用推薦系統(tǒng)可以挖掘出博客用戶的興趣,然后在索引的數(shù)據(jù)中選擇與這些興趣最匹配的博客。這樣,不僅可以幫助用戶迅速地了解博客的整體內(nèi)容,同時(shí)興趣相似的博客的推薦可以讓用戶找到更多相關(guān)的信息,也有助于社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。
4.2 提供個(gè)性化的搜索與瀏覽博客空間中的內(nèi)容的服務(wù)
可以使用個(gè)性化搜索引擎索引博客或博客文章,以及博客文章的興趣類別,博客用戶的興趣和博客關(guān)鍵詞,方便用戶在博客空間中快速地定位和瀏覽感興趣的博客或博客文章。
5 結(jié)束語
綜上所述,由于Blog提供了更為豐富、極具個(gè)性化的信息資源,使得用戶主動(dòng)尋找和發(fā)掘自己感興趣的Blog,而通過基于文本分類技術(shù)的Blog用戶興趣挖掘方法,可以滿足用戶的需求,并且可以為用戶提供個(gè)性化的信息服務(wù)。
參考文獻(xiàn):
[1]崔琳,汪材印.Blog的核心技術(shù)和Web挖掘[J].電腦開發(fā)與應(yīng)用,2008,2:44-45,48
[2]中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC).中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告.2009
[3]楊宇航,趙鐵軍,于浩,鄭德權(quán).Blog研究[J].軟件學(xué)報(bào),2008,4:912-924.
[4]石偉志,劉 濤,吳功宜.一種快速高效的文本分類方法[J]. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2005,41(29):180-183.
[5]柯慧燕.Web文本分類研究及應(yīng)用[D].碩士學(xué)位論文.武漢理工大學(xué),2006
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