本文關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò)中影響力計算與用戶行為預(yù)測問題研究

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【摘要】：在我們的工作、生活以及學習中,人們的思想、行為、感情經(jīng)常受到他人的影響,這種影響是廣泛存在的,比如在生活中受朋友影響去看某一部電影,在工作中受同事影響改變工作方法,在學習中受同學影響購買某一本學習書籍。用戶的思想、行為、感情是如何被他人影響的,一直以來是社會心理學中廣泛研究的問題之一,近年來,隨著在線社交網(wǎng)絡(luò)的爆炸式增長,對社交網(wǎng)絡(luò)中的影響力以及影響力驅(qū)動的信息傳播和用戶行為分析的研究,已經(jīng)成為計算機科學、社會科學等領(lǐng)域的研究人員廣泛關(guān)注的課題。由于在真實的生活中,不同的朋友產(chǎn)生的影響大小是不同的,因此,如何準確的度量社交用戶之間的影響成為一個重要的研究問題。目前,對社交網(wǎng)絡(luò)中的影響力計算已經(jīng)提出了一些技術(shù)方法,但是大部分研究只考慮到用戶之間的積極影響,而忽略了消極影響。實際上,影響通常是兩個方面的,比如在電影評價網(wǎng)站中,用戶會對電影打分,有可能會打高分,也有可能會打低分,用戶打分的高低決定了其對朋友產(chǎn)生的是不同極性的影響。當用戶對某一部電影打分比較高時,他的朋友會覺得這部電影不錯,很有可能也去觀看這部電影,我們認為此時用戶對朋友產(chǎn)生的影響是積極影響,反之,用戶對電影打分比較低,那么他的朋友會覺得這部電影不太好而不去看,此時用戶對朋友產(chǎn)生的影響是消極影響。因此,在計算用戶之間的影響力時我們應(yīng)同時考慮到積極影響因素和消極影響因素。社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶行為分析在商品推薦、精準營銷、廣告定位等方面有著重要的價值,但是影響社交網(wǎng)絡(luò)中用戶行為的因素是多方面的。如前面所分析,社會影響力是影響用戶行為的一個因素,除此之外,用戶的行為還會受到自身的興趣偏好以及產(chǎn)品的流行度等因素的影響。雖然目前也有很多工作關(guān)注社交網(wǎng)絡(luò)中用戶行為分析及預(yù)測,但是大部分工作只從社會影響力或者興趣偏好其中一個角度去分析,沒有綜合多個因素去考慮。因此,如何綜合影響用戶行為的多個因素進行分析,從而更準確的預(yù)測用戶行為是一個非常有意義的問題。本文研究社交網(wǎng)絡(luò)中基于多極性因素計算用戶之間影響力以及基于社會影響力和用戶偏好等多種因素預(yù)測用戶行為的問題,主要工作和貢獻概括如下：1.針對多極性因素計算用戶之間影響力的問題,提出了基于多極性因素的獨立級聯(lián)模型MFIC (Multipolar Factors aware Independent Cascade model),并給出了MFIC模型下的影響概率計算方法。在MFIC模型中,我們基于用戶受到的朋友對他的積極影響和消極影響來建模社交網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播,由于模型中參數(shù)眾多,我們利用用戶行為日志,基于EM (Expectation Maximization)算法學習模型的參數(shù),通過不斷的迭代更新,獲得用戶之間的影響概率。最后,我們在真實的數(shù)據(jù)集Digg和Flixster上進行實驗,實驗結(jié)果表明基于多極性因素學習得到的用戶之間的影響概率更能準確的描述真實的信息傳播情況。2.針對結(jié)合社會影響力和用戶偏好等多種因素預(yù)測用戶行為的問題,提出了一種基于影響力和用戶偏好的邏輯斯蒂回歸模型IPLR (Influence and Preference aware Logistic Regression model)。在該方法中,我們考慮到驅(qū)動用戶行為的主要因素：社會影響力、用戶偏好、產(chǎn)品流行度。首先,我們基于用戶行為日志以及產(chǎn)品的屬性信息,分別度量這三方面影響因素。然后,基于邏輯斯蒂回歸方法學習出不同因素的權(quán)重。最后,我們在MoiveLens數(shù)據(jù)集上進行實驗,實驗結(jié)果表明綜合考慮用戶偏好,社會影響力以及產(chǎn)品流行度,更符合用戶的決策過程,能夠提高對用戶行為預(yù)測的準確性。
【關(guān)鍵詞】：社交網(wǎng)絡(luò) 社會影響力 極性影響 行為預(yù)測
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第1章 緒論12-17
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.2 研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 本文的工作15-16
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)16-17
• 第2章 相關(guān)研究17-26
• 2.1 社交網(wǎng)絡(luò)中影響力傳播的相關(guān)研究17-21
• 2.1.1 影響力傳播模型17-20
• 2.1.2 學習影響力傳播概率20-21
• 2.2 用戶行為預(yù)測的相關(guān)研究21-25
• 2.2.1 基于社會影響力預(yù)測用戶行為21-22
• 2.2.2 基于用戶偏好預(yù)測用戶行為22-24
• 2.2.3 結(jié)合多個因素預(yù)測用戶行為24-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第3章 基于多極性因素的影響力傳播概率學習26-42
• 3.1 引言26-27
• 3.2 基本概念與問題定義27-28
• 3.3 基于多極性因素的獨立級聯(lián)模型MFIC28-31
• 3.4 基于EM算法學習MFIC模型參數(shù)31-34
• 3.5 一個應(yīng)用：用戶行為預(yù)測34-35
• 3.6 實驗35-39
• 3.6.1 實驗數(shù)據(jù)集35-36
• 3.6.2 實驗設(shè)計36-38
• 3.6.3 實驗結(jié)果及分析38-39
• 3.7 相關(guān)工作39-40
• 3.8 本章小結(jié)40-42
• 第4章 結(jié)合社會影響力和用戶偏好的行為預(yù)測42-54
• 4.1 引言42-43
• 4.2 基本概念與問題定義43-44
• 4.3 基于影響力和用戶偏好的邏輯斯蒂回歸模型IPLR44-48
• 4.3.1 用戶偏好計算44-45
• 4.3.2 產(chǎn)品流行度計算45-46
• 4.3.3 用戶影響力計算46
• 4.3.4 基于邏輯斯蒂回歸學習因素的權(quán)重46-48
• 4.4 實驗48-52
• 4.4.1 實驗數(shù)據(jù)集48-49
• 4.4.2 實驗設(shè)計49-50
• 4.4.3 實驗及結(jié)果分析50-52
• 4.5 相關(guān)工作52-53
• 4.6 本章小結(jié)53-54
• 第5章 總結(jié)與展望54-56
• 5.1 本文總結(jié)54-55
• 5.2 研究展望55-56
• 參考文獻56-61
• 致謝61-62
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術(shù)論文62-63
• 攻讀學位期間參與科研項目63-64
• 攻讀學位期間獲獎情況64-65
• 學位論文評閱及答辯情況表65

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本文編號：1064301