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《北京理工大学》 2015年
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社交网络的@行为用户推荐方法研究

李全乐  
【摘要】:互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息,满足了用户在信息时代对信息的需求,但随着网络的迅速发展而带来的网上信息量的大幅增长,用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的信息,这便出现了信息超载问题。解决信息超载问题的主要方法是个性化推荐系统。推荐问题无处不在,音乐推荐、视频推荐、新闻推荐、商品推荐、好友推荐等都是时下较热门的推荐领域。相应的,这些需求也萌生了诸多用户平台的产生。国内的豆瓣音乐在音乐推荐领域较为受人推崇,而国外Netflex,Hulu等视频网站在视频推荐中获得很好的口碑,亚马逊等大型购物网站的物品推荐系统也相较成熟。而其中社交网络推荐与音乐、视频、新闻、商品等推荐有很大不同。以微博为例,其作为一个独特的媒体应用,用户与用户之间的交互是非常频繁。一般会有点赞、评论、转发、关注、收藏等行为,并且用户与用户之间的紧密联系也形成了庞大的社区与关系结构网络,这些特点使得社交网络的研究更与众不同。Twitter和新浪微博都有过亿的用户,每天也有过亿的微博产生,这已然成为了用户传播新闻、个人信息更新与想法分享的平台。微博平台有些独特的特征,如@行为与转发行为,可以帮助用户扩散其微博的覆盖度,增加其微博话题的热度,吸引更多的粉丝人气。@行为对于信息传播而言是非常利好的。微博的@行为,其实就是@某个用户,用户可以在某条微博@某个陌生用户,若该陌生用户转发了该微博,则该微博将会传播到一个新的用户圈子,从而可能引发微博传播狂潮。这样便帮助了一个微博普通用户快速传播他的微博。而本论文主要研究的是用户@推荐问题。在我们的工作中,我们将这个推荐问题转化成排序问题,我们使用机器学习排序(Learning To Rank)框架,通过选取用户的社交影响力、用户历史互动频率、用户之间的内容相似度、用户社交活跃度等特征进行训练,从而得到模型来预测用户之间的排名,再而推送结果。此外,论文也从概率图模型角度出来,通过引入因子图模型将该@用户推荐问题转化成二分类问题,通过因子图学习似然参数,从而进行预测推荐,实验验证了我们模型的高效性。
【学位授予单位】:北京理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP391.3

【共引文献】
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