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首页 > 期刊 > 山西师大学报 > 基于KNN算法的新浪微博用户行为分析及预测 【正文】

基于KNN算法的新浪微博用户行为分析及预测

作者:解军; 邢进生 山西师范大学数学与计算机科学学院; 山西临汾041000

摘要:本文对新浪微博的博文一周后受到的转发、评价、点赞的次数进行了分析及预测.首先采用聚类分析法,从训练集横向和纵向、微博特征及用户行为特点三个角度做了分析,得出了三种用户行为与微博数量的关系、三种用户行为之间的关系及用户行为具有均值的特点,然后结合分析结果,提出使用计算类别集合代替传统的求距离,使用双层对象代替单层对象的改进的KNN算法,使传统KNN算法成为可预测模型.最后的实例仿真表明改进后的KNN算法相对于其他传统预测方法 F1评估值平均提高了5.15%.

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