科研網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中非正式學(xué)術(shù)交流通過對(duì)正式學(xué)術(shù)交流的補(bǔ)充,使得科研學(xué)者可以獲得更全面的科研學(xué)術(shù)交流途徑,且進(jìn)行有效合作。但是,科研網(wǎng)絡(luò)社區(qū)存在著信息不對(duì)稱和信息超載現(xiàn)象。如何讓科研學(xué)者獲得有效信息并進(jìn)行高效率的學(xué)術(shù)交流,就需要對(duì)科研學(xué)者進(jìn)行個(gè)性化推薦。為此,本文通過用戶畫像的方法提取科研網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中用戶的特征來分析用戶的不同需求,從而進(jìn)行個(gè)性化推薦。本文對(duì)用戶畫像方法和推薦技術(shù)進(jìn)行了總結(jié),采用用戶畫像的方法分析用戶的特征從而對(duì)科研網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的用戶進(jìn)行合作推薦。首先,基于AHP-熵權(quán)法對(duì)用戶影響力進(jìn)行評(píng)估提取出高影響力用戶,接著從用戶的自然屬性、行為屬性和興趣愛好屬性三個(gè)維度對(duì)高影響力用戶及對(duì)應(yīng)的評(píng)論者數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵詞的提取,根據(jù)用戶的不同特性構(gòu)建用戶的個(gè)性化標(biāo)簽來描繪個(gè)人畫像。其次,構(gòu)建了基于用戶畫像的科研網(wǎng)絡(luò)社區(qū)兩種推薦模型:基于用戶畫像的精準(zhǔn)合作推薦和基于用戶畫像的潛在合作推薦。在基于用戶畫像的精準(zhǔn)合作推薦中,從用戶的主動(dòng)需求出發(fā),根據(jù)用戶評(píng)論內(nèi)容的專業(yè)相關(guān)度、評(píng)論內(nèi)容的情感興趣度和評(píng)論的長度發(fā)現(xiàn)用戶的興趣,把評(píng)論者的評(píng)論內(nèi)容進(jìn)行量化,其中對(duì)于評(píng)論內(nèi)容的專業(yè)相關(guān)度計(jì)算采用TF-IDF算法構(gòu)建... 

【文章來源】：武漢紡織大學(xué)湖北省

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與研究意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析
    1.3 研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)
        1.3.1 研究方法
        1.3.2 創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
    1.5 技術(shù)路線
2 用戶畫像構(gòu)建及推薦技術(shù)相關(guān)理論研究
    2.1 用戶畫像相關(guān)理論
        2.1.1 用戶畫像構(gòu)建過程
        2.1.2 用戶畫像標(biāo)簽設(shè)計(jì)
        2.1.3 用戶畫像的應(yīng)用
    2.2 個(gè)性化推薦技術(shù)相關(guān)理論
    2.3 基于主題的用戶推薦模型
        2.3.1 潛在語義分析模型
        2.3.2 概率潛在語義分析模型
        2.3.3 潛在狄利克雷分配模型
    2.4 本章小結(jié)
3 科研網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中用戶推薦模型的構(gòu)建
    3.1 科研網(wǎng)絡(luò)中的用戶畫像構(gòu)建
        3.1.1 用戶畫像的構(gòu)建流程
        3.1.2 用戶畫像數(shù)據(jù)維度的確定
        3.1.3 數(shù)據(jù)采集
        3.1.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.2 用戶影響力的建模
        3.2.1 影響力指標(biāo)的確定
        3.2.2 熵權(quán)法
        3.2.3 層次分析法
        3.2.4 基于AHP-熵權(quán)法的用戶影響力建模
    3.3 基于用戶畫像的精準(zhǔn)合作推薦模型
        3.3.1 基于用戶社會(huì)興趣相似度的計(jì)算
        3.3.2 用戶的精準(zhǔn)合作推薦
    3.4 基于用戶畫像的潛在合作推薦模型
        3.4.1 基于用戶自然屬性相似度的計(jì)算
        3.4.2 基于用戶行為偏好相似度的計(jì)算
        3.4.3 基于用戶共同興趣好友相似度的計(jì)算
        3.4.4 用戶的潛在合作推薦
    3.5 本章小結(jié)
4 科研網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中用戶推薦實(shí)驗(yàn)分析
    4.1 數(shù)據(jù)收集與處理
        4.1.1 數(shù)據(jù)收集
        4.1.2 高影響力用戶的確定
    4.2 基于用戶畫像的精準(zhǔn)合作推薦
    4.3 基于用戶畫像的潛在合作推薦
    4.4 用戶畫像推薦的結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
5 研究總結(jié)與展望
    5.1 研究總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄
    附錄 Ⅰ攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表(錄用)的論文
    附錄 Ⅱ攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]學(xué)術(shù)博客用戶畫像模型構(gòu)建與實(shí)證——以科學(xué)網(wǎng)博客為例[J]. 袁潤,王琦.  圖書情報(bào)工作. 2019(22)
[2]學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)用戶的隱私保護(hù)研究——以科學(xué)網(wǎng)博客為例[J]. 胡昌平,仇蓉蓉,王麗麗.  情報(bào)學(xué)報(bào). 2019(07)
[3]科研社交網(wǎng)絡(luò)中跨學(xué)科情報(bào)推薦方法研究[J]. 謝海濤,肖雯,黃勁松.  情報(bào)雜志. 2019(05)
[4]多級(jí)學(xué)科視角下我國在線學(xué)術(shù)社交模式實(shí)證研究:以科學(xué)網(wǎng)為例[J]. 段慶鋒,馮珍.  圖書情報(bào)工作. 2019(06)
[5]一種基于協(xié)同過濾的金融產(chǎn)品推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J]. 李鑫垚,王小剛,顧偉康,朱澤霖,張玉.  福建電腦. 2018(12)
[6]科研知識(shí)社區(qū)中用戶畫像的實(shí)現(xiàn)思路[J]. 崔超,羅歐.  信息通信技術(shù)與政策. 2018(06)
[7]基于動(dòng)態(tài)用戶畫像的信息推薦研究[J]. 劉勇,吳翔宇,解本巨.  計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2018(06)
[8]基于LDA主題模型的學(xué)術(shù)譜系內(nèi)知識(shí)傳承研究——以談家楨為核心的遺傳學(xué)學(xué)術(shù)譜系為例[J]. 劉俊婉,楊波,王菲菲,徐碩.  圖書情報(bào)工作. 2018(10)
[9]基于LDA主題模型的標(biāo)簽混合推薦研究[J]. 熊回香,竇燕.  圖書情報(bào)工作. 2018(03)
[10]科研用戶網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)信息搜尋行為有限理性實(shí)驗(yàn)研究:基于任務(wù)情境分析視角[J]. 劉冰,魯慶碧.  圖書情報(bào)工作. 2017(19)

碩士論文
[1]面向中文評(píng)論的情感分析方法研究[D]. 李丹陽.西安工業(yè)大學(xué) 2019
[2]基于用戶畫像的虛擬社區(qū)知識(shí)推薦研究[D]. 劉兆幸.鄭州大學(xué) 2019
[3]學(xué)術(shù)博客影響力評(píng)價(jià)研究[D]. 王琛.山西財(cái)經(jīng)大學(xué) 2018
[4]基于多目標(biāo)決策的微博用戶影響力評(píng)價(jià)算法研究[D]. 張垂有.華中科技大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3202707