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摘 要:文章通过分析Blog用户兴趣挖掘的重要性,提出了一种基于文本分类技术的自动挖掘Blog用户兴趣的方法,帮助用户自动推荐相似兴趣的博客以及为用户提供个性化的搜索与浏览博客内容的服务。
关键词:Blog;内容挖掘;Blog搜索;中心向量法;kNN算法
1 Blog技术介绍
Blog是Web Log的简称,称为“网络日志”,在大陆音译为“博客”。它让任何人都可以像免费电子邮件的注册、写作和发送一样,完成个人网页的创建、发布和更新,被认为是继E-mail、BBS、ICQ之后出现的第四种网络交流方式[1]。
中国互联网络信息中心(CNNIC)于2009年1月发布的《中国互联网络发展状况统计报告》中指出:2008年博客用户规模持续快速发展,截至2008年12月底,在中国2.98亿网民中,拥有博客的网民比例达到54.3%,用户规模为1.62亿人。在用户规模增长的同时,中国博客的活跃度有所提高,半年内更新过博客的比重较2007年底提高了11.7%。博客数量的增长带来了用户聚集的规模效应。博客频道在各类型网站中成为标准配置,其中SNS元素的加入对博客用户的增长起到了推动作用。博客的影响力进一步加强[2]。
由此可见,Blog作为Web2.0的重要应用,以其个性化的信息发布平台、多元化的内容载体等特点吸引着越来越多的网络用户,撰写和浏览Blog已经成为网络文化的流行热点,推动了Blog搜索服务的发展。
2 Blog用户兴趣挖掘的研究意义
Blog相关研究可划分为Blog定义与识别、内容挖掘、社区发现、重要性分析、Blog搜索和作弊Blog识别这6个主要方面[3],而Blog搜索是当前Blog研究的热点之一。但是,目前的Blog搜索服务大都是基于对用户输入关键词的匹配。这种搜索方式仅仅是传统Web搜索的延伸,搜索范围也受到用户所指定的关键词的限制,并没有突出Blog搜索的特殊性,也没有有效地利用博客内容的个性化、多元化等特征。
3.2 分类博客文章