社交網(wǎng)絡中的用戶標簽推薦.pdf

1、近些年來,隨著Facebook、Twitter的興起,社交網(wǎng)絡對用戶的影響力越來越大,吸引越來越多的學者從事社交網(wǎng)絡、用戶興趣挖掘等研究。用戶標簽用于描述用戶身份屬性、興趣屬性,對于檢索用戶、用戶推薦、理解用戶行為、發(fā)現(xiàn)用戶興趣和建立用戶模型都有很大的幫助。
　　本文從微博用戶社交網(wǎng)絡關(guān)系出發(fā),借助于文本分析技術(shù),生成可以描述微博用戶身份屬性和興趣屬性的標簽,來進行社交網(wǎng)絡的用戶標簽推薦研究。
　　本文的研究主要包括3方面:

2、用戶候選標簽的提取,候選標簽的個性化排序,用戶標簽推薦多樣性。
　　針對用戶候選標簽提取的問題,利用用戶彼此關(guān)注是因為他們具有某種共同的興趣屬性或者身份屬性的事實,使用用戶關(guān)注好友的自標簽作為初始用戶標簽集,從標簽相對于關(guān)注好友網(wǎng)絡重要性和對用戶興趣主題的覆蓋程度兩個角度,展開候選標簽提取方法設計。
　　針對標簽候選提取時,忽略了不同關(guān)注好友對用戶影響力不同的問題,提出了基于用戶瀏覽信息的個性化候選標簽排序方法。假設用戶瀏覽

3、的數(shù)據(jù)能夠反映其關(guān)注社區(qū)的興趣,通過對用戶瀏覽信息建立用戶語義模型,與標簽擴展語義計算獲得標簽與用戶的相關(guān)性,結(jié)合標簽相對于關(guān)注好友網(wǎng)絡的重要性,對標簽進行個性化排序。
　　針對標簽候選個性化排序容易造成描述用戶重要興趣主題標簽冗余,無法全面描述用戶多方面興趣的問題,提出標簽推薦多樣性方法?；诶靡堰x用戶標簽中與候選標簽相關(guān)的標簽對候選標簽進行懲罰的想法,使用最大間隔相關(guān)性算法與聚類算法相結(jié)合的方法為用戶標簽推薦多樣性標簽。