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1、互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,信息技術(shù)的發(fā)展為人們帶來(lái)學(xué)習(xí)、生活、工作的便捷。通過網(wǎng)絡(luò),人們獲取知識(shí)的渠道和途徑大大拓展,虛擬社區(qū)便是其中的一種。虛擬社區(qū)為人們的信息交流提供了平臺(tái)。隨著信息交流內(nèi)容的不斷細(xì)分,學(xué)術(shù)交流的網(wǎng)絡(luò)化成為一種趨勢(shì),受到學(xué)者的重視。更多的學(xué)者也傾向于通過互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)來(lái)彌補(bǔ)現(xiàn)實(shí)學(xué)術(shù)交流的不足。學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)以其快捷性、開放性吸引了越來(lái)越多重量級(jí)學(xué)者參與,它不僅滿足了信息交流細(xì)分下學(xué)者對(duì)學(xué)術(shù)交流的需求,同時(shí)也成為傳統(tǒng)學(xué)術(shù)交流在網(wǎng)絡(luò)上的擴(kuò)展和
2、延伸,逐漸成為專業(yè)人士、科研工作者分享信息與知識(shí)的重要平臺(tái)。知識(shí)交流與共享是學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)存在與發(fā)展的基礎(chǔ)。隨著學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)用戶交互、社區(qū)知識(shí)量的幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng),學(xué)術(shù)需求者如何與學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)者互動(dòng),學(xué)者如何高效、準(zhǔn)確、快速地獲取想要的知識(shí),同時(shí)尋找在學(xué)術(shù)研究中的志同道合者,如何提高學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)的知識(shí)交流與共享度,都是現(xiàn)階段對(duì)于學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)研究需要考慮的問題。
本論文基于對(duì)學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)、用戶生成內(nèi)容(UGC)、Web數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)推薦等
3、相關(guān)研究的學(xué)習(xí),通過對(duì)學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)和UGC研究,對(duì)其概念分別進(jìn)行了界定,提出了學(xué)術(shù)UGC概念,從內(nèi)容、用戶和鏈接的維度分析了學(xué)術(shù)UGC不同于其他UGC的特性。將Web數(shù)據(jù)挖掘中的內(nèi)容挖掘和結(jié)構(gòu)挖掘用于學(xué)術(shù)UGC的挖掘中,使用基于語(yǔ)義加權(quán)的K-均值聚類實(shí)現(xiàn)學(xué)術(shù)UGC內(nèi)容的挖掘,并建立了學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)顯性知識(shí)推薦模型;優(yōu)化學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)中用戶距離的計(jì)算方法,推導(dǎo)出改進(jìn)后的PageRank2.0算法進(jìn)行學(xué)術(shù)UGC鏈接挖掘,建立了學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)隱性知
4、識(shí)推薦模型,為用戶推薦具有相同研究興趣的其他用戶。
最后,使用UChome網(wǎng)站建設(shè)工具搭建了以“數(shù)據(jù)挖掘”為主題的學(xué)術(shù)虛擬社區(qū),共分析23個(gè)用戶共250篇博文。通過對(duì)250篇博文做文本和鏈接分析,進(jìn)行文本聚類和用戶權(quán)威度計(jì)算。學(xué)術(shù)UGC經(jīng)過文本預(yù)處理和特征表示后,對(duì)各博客的特征表示集合進(jìn)行文本相似度計(jì)算并得出相似矩陣,最后對(duì)相似矩陣采用K-means算法進(jìn)行聚類;對(duì)學(xué)術(shù)UGC中的入鏈鏈接進(jìn)行分析,并列出入鏈鏈接矩陣,算出每位用
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