基于TOPSIS的论坛身份识别模型_第1页
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文档简介

接着本文建立逼近理想解排序法(TOPSIS)采用处解，以及评价值并对评价值排序，通过求得的评价件在这样的互动氛围中衍生出了很多商业机会和论坛发掘出有商业价值的用户,互联网公司如何这些识别需要达到如下四个结果:研究建议:研究对象为各个论坛，最后成果请提炼形成越普及，越来越多的用户加入其中。现在的互联网的用户，但就当今网络技术的成熟，论坛众价值的用户,如何留住有价值的用户和吸引更多用户来维持论坛热度,回答这些问题和解决运营难进行分析解答:来维持论坛的热度;对原数据进行初步分析评价。通过对原数据进行初类问题本文使用逼近理想解排序法(TOPSIS)对处对于识别话题用户先对采集数据进行过滤剔除一部理求出论坛中的言论领袖、活跃用户，比较两个模评估。同时通过论坛确定用户的真实论坛身份比较便利,利用已经进入跨国公司才能享有的信息工具,进行各种各样的企业营销活动，当时论坛成为新鲜媒乎每条受网民关注的话题后面都有跟帖，热门新闻针对该问题中论坛应该如何发掘用商业价值的用户分布来看采集到的数据具有一定代表性，数据化为求各评价对象之间的差异。即按照一定的通过计算每一个被评价对象与理想解和负理想的最坏的值。方案排序的规则是把各备选方案有一个方案最接近理想解，而同时又远离负理步骤2:对同趋势化后的数据矩阵进行归一化处理，处理公式:步骤4:计算距离:被评价对象到正理想解和负理想解的欧氏距离为:计算各个用户与最优方案的相对接近长度C:ii此时原数据矩阵为:*X,{x,x？x},(x),i,1,2？2948;j,发并求得其正、负理想解分别为:，正理想解:Z,(0.7062，0.7370，0.8184)显分层。因此可以确定用户“随风的尘”、“迷路的小狗”、“老牛,1983”根据影响活跃用户的字段使用TOPSIS模型列出原数据矩阵为:长并求得其正、负理想解分别为:,正理想解:Z,(0.7062，0.7370，0.6218，0.5231),负理想解:Z,(0，0，0)了提高用户的积极性，吸引并留着更多的用户对于不同论坛，在话题用户方面通常都做得不注的话题。通常要确定话题用户，需要三个指标:不少难度，由此，我们只能通过获取每位用主)500CPU/内存/硬盘/散热区7mhy197411攒机升级专区6cfwlrh1CPU/内存/硬盘/散热区1GOSUND1CPU/内存/硬盘/散热区1中缺少了好友字段对于关系圈的确定有一定的确定关系圈。本文只考虑一种简单情况:只在同种话根据表6，可以知道对于攒机升级专区的用户有:“eliu811119”、“罗阿罗啊”和用户回帖话题。通过增加好友字段能明确效果判别准则)，算法采用迭代更新的方法，该算法的基本框架如下:j通过clementine软件使用K-means算法聚类求得其分类表如表7,K-means算法求得言论领袖聚类情况表„„„„„„架，而很少较全面的用户信息，在数据挖掘在识别言论领袖、话题用户、活跃用户和关的用户信息，该论坛能挖掘到的有效字段有:华帖、发帖板块、在线时

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