關鍵詞：用戶相似度計算 網絡黨建 最大似然估計 多維度優化 好友推薦 

摘要：針對云南省基層黨建綜合服務平臺經典用戶相似度算法結果精確度低的問題,提出一種黨員用戶關系評價模型.首先基于用戶間的微博文本、位置、共同好友、交互、背景設計適用于該平臺的相似度優化算法,然后利用最大似然估計方法綜合5個維度的相似度結果,得到最終的黨員用戶關系評價模型.以平臺真實數據對模型進行性能分析,結果表明,與基于網絡距離和內容的相似度算法、基于微博的相似度算法相比,提出的優化算法及最終模型在準確率、召回率和F1值上均有較大提升.

云南大學學報·自然科學版雜志要求:

{1}正文各級標題用阿拉伯數字連續編號，層次分明，可用至4級標題。

{2}自征稿截止后一個月內，將發出《用稿情況通知》，獲得用稿通知者，可按編輯部建議進一步修改后提交電子文稿。如在收到《用稿情況通知》前，文章已在其他公開出版物或互聯網上發表，請作者務必告知。

{3}圖表請按有關圖、表要求規定制作，必須清晰、規范。表的內容切忌與圖、文內容重復。

{4}編輯部對作者變更的原因進行查詢，如存在欺騙或不當行為，編輯部將不予變更。

{5}參考文獻采用尾注方根據國家標準《文后參考文獻著錄規則》（GB/T7714-87）的要求在稿件中進行標注，并采用順序編碼標注制，各篇文獻要按正文部分標注的順序依次列出。

注：因版權方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社