【摘要】：隨著WEB 2.0的迅速發(fā)展,微博、微信及各類社交網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛,社交網(wǎng)絡(luò)中海量的實(shí)時(shí)的信息在給用戶帶來(lái)更多樂(lè)趣的同時(shí),也使得用戶搜索自己感興趣的內(nèi)容越來(lái)越難。比起傳統(tǒng)的Web搜索,微博具有很強(qiáng)的社會(huì)性、主題更為豐富、文本更加短小,這使得Web的個(gè)性化搜索方法并不適用。另外,每一條微博都有其明確的發(fā)布者,用戶在社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行搜索時(shí),除了關(guān)注微博的內(nèi)容,往往還關(guān)注該內(nèi)容的發(fā)布者。因此,如何綜合用戶興趣、微博內(nèi)容和微博發(fā)布者的相關(guān)信息,提高微博信息的個(gè)性化搜索效果需要進(jìn)行深入的理論研究。本文提出了一種考慮用戶與發(fā)布者關(guān)系建模的微博個(gè)性化搜索模型,運(yùn)用主題模型與語(yǔ)言模型來(lái)為用戶在主題上的興趣進(jìn)行建模的同時(shí),融合了用戶對(duì)信息提供者的興趣,包括在興趣主題上的相似度、共同關(guān)注的人,微博信息,包括微博長(zhǎng)度、鏈接、標(biāo)簽和轉(zhuǎn)發(fā),以及影響力、傳播能力、認(rèn)證名人特征、用戶關(guān)聯(lián)度等用戶社交網(wǎng)絡(luò)的諸多特征,從用戶與發(fā)布者關(guān)聯(lián)、發(fā)布者特性以及微博特征三個(gè)角度進(jìn)行了建模。在建模的基礎(chǔ)上,本文設(shè)計(jì)了一套個(gè)性化排序機(jī)制。以語(yǔ)言模型的檢索方法為基礎(chǔ),排序融合了用戶與發(fā)布者關(guān)聯(lián)、用戶特性以及微博特征三個(gè)角度獲取用戶對(duì)微博的最終得分,根據(jù)得分對(duì)微博進(jìn)行重排序。最后采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)抓取新浪微博數(shù)據(jù),使用了真實(shí)的用戶搜索反饋進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。本文在上述研究的基礎(chǔ)之上設(shè)計(jì)了一套考慮用戶發(fā)布者關(guān)系建模的個(gè)性化搜索框架。結(jié)果表明,考慮發(fā)布者信息可有效提高搜索效果,為用戶提供個(gè)性化的微博搜索服務(wù)。
[Abstract]:With the rapid development of WEB 2.0, Weibo, WeChat and all kinds of social networks are more and more widely used. It also makes it harder and harder for users to search for content they are interested in. Compared with traditional Web search, Weibo has strong sociality, rich theme and shorter text, which makes the personalized search method of Web not suitable. In addition, every Weibo has its own specific publisher, users in the social network search, in addition to paying attention to Weibo content, often also pay attention to the publisher of the content. Therefore, how to synthesize the user's interest, Weibo's content and the relevant information of Weibo's publisher, and improve the personalized search effect of Weibo's information need to carry on the thorough theory research. This paper presents a personalized search model based on Weibo, which considers the relationship between users and publishers. It uses topic model and language model to model the interest of users on the topic and combines the interest of users in information providers. Including similarities on topics of interest, people of common concern, Weibo information, including the length, links, tags and retweets, and many of the features of user social networks, such as the length, links, tags, and retweets, as well as the power of influence, the ability to spread, the features of authenticating celebrities, the user association degree, and so on. The model is built from three aspects: user-publisher association, publisher characteristics and Weibo features. On the basis of modeling, this paper designs a set of personalized sorting mechanism. Based on the retrieval method of language model, the sorting combines user and publisher association, user characteristics and Weibo features to obtain the final score of user to Weibo, and reorder Weibo according to the score. Finally, using web crawler to grab Sina Weibo data, using real user search feedback for experimental verification. Based on the above research, this paper designs a personalized search framework which considers the modeling of user publisher relationship. The results show that considering publisher information can effectively improve the search effect and provide users with personalized Weibo search service.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.092;TP391.3

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本文編號(hào)：2297341