学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于Android平台的微博系统研究与应用

作　者: 王承志
导　师: 李浩鸣; 纪世章
学　校: 湖南大学
专　业: 软件工程
关键词: 微博系统个性化推荐聚类分析 Android开发
分类号: TP393.092
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 105次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

微博中圈子很重要，在圈子中，大家对彼此的关注度强于圈子外，产生的话题相关性也比圈子外高。圈子的构建技术与个性化推荐息息相关。个性化推荐的友好程度决定了用户对微博的直接体验。个性化推荐中采用得最广泛的方法是聚类分析。然而传统的长文本聚类算法未能考虑微博数据稀疏性的特点，普通的短文本聚类算法又未能结合微博数据自身的特点。针对微博数据的特点，本文提出了一种微博向量构建方法，该方法考虑微博的话题与文本内容，采用向量空间模型，分别从话题和微博文本计算其相似度。在计算微博文本相似度时对相似度计算公式进行了调整，当词语位于话题中时其重要程度大幅提升。最后，对话题相似度和微博文本相似度进行归一化处理，得到两条微博的相似度。在相似度计算的基础上，本文提出了一种微博聚类算法。该算法基于标签词汇发现技术，通过标签词汇，不断的将微博数据集划分为不同的簇，使得一个簇包含标签词汇，另一个簇完全不包含标签词汇。反复运用迭代分割法，得到最终的聚类结果。本文采用NLPIR微博内容语料库中的部分数据对MBCA算法进行测试，以FScore值为评估标准，与开源聚类工具包CLUTO中的其他聚类算法进行了对比分析，实验结果表明，MBCA算法的性能优于其他短文本聚类算法。在上述工作的基础上，基于Android平台，采用MBCA聚类算法设计和实现了一款简单的微博系统。软件在基于Android平台的各个版本的模拟器以及ME525等真机上运行状况良好，推荐列表合适，证明了软件设计良好，同时也验证了MBCA算法的合理性。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
插图索引  10-11
附表索引  11-12
第1章绪论  12-18
  1.1 本文研究背景  12-14
  1.2 国内外研究现状  14-16
  1.3 研究的主要内容  16-17
  1.4 本文结构  17-18
第2章 ANDROID 平台及微博简单分析  18-28
  2.1 Android 平台  18-23
    2.1.1 Android 基本概念  18
    2.1.2 Android 系统架构  18-22
    2.1.3 Android 平台的特点  22-23
  2.2 微博  23-27
    2.2.1 典型的微博  23-24
    2.2.2 微博的传播特性  24-26
    2.2.3 微博客核心——个性化推荐  26-27
  2.3 本章小结  27-28
第3章聚类分析在微博系统中的应用  28-44
  3.1 聚类分析预处理  28-32
    3.1.1 文本分词  28-30
    3.1.2 文本特征提取  30-32
  3.2 常用的聚类方法  32-34
    3.2.1 K-Means 算法  32-33
    3.2.2 DBSCAN 算法  33-34
    3.2.3 AGNES 算法  34
  3.3 微博聚类算法  34-38
    3.3.1 微博相似度  34-36
    3.3.2 聚类标准  36
    3.3.3 聚类核心发现  36-37
    3.3.4 微博聚类算法 MBCA  37-38
  3.4 算法验证  38-42
    3.4.1 算法评估标准  38-39
    3.4.2 算法测试数据集  39
    3.4.3 算法性能对比  39-42
  3.5 本章小结  42-44
第4章基于 ANDROID 平台的微博系统设计与实现  44-56
  4.1 系统分析  44-47
    4.1.1 系统需求分析  44
    4.1.2 业务流程分析  44-45
    4.1.3 功能分析  45-47
  4.2 系统设计  47-51
    4.2.1 数据库设计  47-50
    4.2.2 功能模块设计  50-51
  4.3 系统实现  51-55
  4.4 本章小结  55-56
结论  56-58
参考文献  58-62
致谢  62

基于Android平台的微博系统研究与应用

内容摘要

全文目录

相似论文