本文選題：人格特質(zhì) + 特質(zhì)識別��； 參考：《合肥工業(yè)大學(xué)》2017年博士論文

【摘要】：社交網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展為分析用戶行為規(guī)律提供了絕佳的機會和平臺。其中基于用戶生成內(nèi)容(User-generated Content, UGC)的主題偏好挖掘吸引了來自各個領(lǐng)域和學(xué)科的研究學(xué)者。然而,當前的研究過多地關(guān)注于用戶主題偏好的精確挖掘,忽視了從用戶內(nèi)在因子的角度研究用戶主題偏好的形成原理,即用戶為什么會具有這樣的主題興趣偏好?人格特質(zhì)作為一種典型的用戶內(nèi)在因素,已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于解釋人類社會的真實行為。因此,如何從人格特質(zhì)的角度理解社交網(wǎng)絡(luò)用戶的主題偏好將具有重要的理論意義和實際價值。本文研究社交網(wǎng)絡(luò)用戶人格特質(zhì)挖掘及其在個性化推薦領(lǐng)域的應(yīng)用。具體地來說,通過將人格特質(zhì)界定為用戶的大五人格特質(zhì)(也稱五因子模型),本文研究三個相互遞進的科學(xué)問題:基于非參數(shù)層次貝葉斯主題模型的用戶人格特質(zhì)與主題偏好關(guān)系分析;基于二者之間的關(guān)系,構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò)用戶大五人格特質(zhì)的識別模型;在社交網(wǎng)絡(luò)用戶人格特質(zhì)可以合理識別出來的基礎(chǔ)上,研究用戶人格特質(zhì)在具體場景下的應(yīng)用,即是否有助于提高個性化推薦的精度。具體的研究內(nèi)容和創(chuàng)新點主要包括:(1)社交網(wǎng)絡(luò)用戶人格特質(zhì)與主題偏好關(guān)系分析�？紤]到用戶的主題偏好是用戶多種內(nèi)在人格特質(zhì)導(dǎo)致的輸出結(jié)果,本文提出了一種新穎的非參數(shù)層次貝葉斯主題模型NHBT,構(gòu)建三層的生成框架研究用戶內(nèi)在人格特質(zhì)與主題偏好之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。具體地來說,NHBT模型能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的主題挖掘任務(wù),將主題挖掘與關(guān)系發(fā)現(xiàn)融入一個統(tǒng)一模型中,同時考慮了人格特質(zhì)“生成”主題偏好的假設(shè)以及人格特質(zhì)與主題偏好之間的多對多關(guān)系假設(shè)。該模型摒棄了傳統(tǒng)的LIWC詞典以及兩階段挖掘任務(wù)。本文首先基于三層中餐館過程求解NHBT模型,此外基于最短路徑假設(shè)提出一種直接抽樣方法。在Facebook數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明NHBT模型能夠從開放的社交媒體環(huán)境中挖掘出有趣的潛在主題,例如樂隊、化學(xué)生物學(xué)、動漫真人秀等,并且能夠解釋用戶主題選擇行為的內(nèi)在混合機制,例如低盡責(zé)性以及高開放性的用戶偏好于發(fā)表與校園生活類相關(guān)的主題。(2)基于主題偏好的社交網(wǎng)絡(luò)用戶人格特質(zhì)識別�；谏缃痪W(wǎng)絡(luò)用戶人格特質(zhì)與主題偏好之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,提出一種新穎的PT-LDA主題模型解決未知用戶的人格特質(zhì)識別問題。PT-LDA擴展了潛在狄利克雷分布,再將N-grams特征降維成若干潛在主題的同時假設(shè)每個主題不僅對應(yīng)一個在詞匯表上的多項式分布,而且還對應(yīng)五個在人格特質(zhì)值上的高斯分布。因為模型較為復(fù)雜,難以實現(xiàn)精確推理和參數(shù)估計,所以本文提出了一種Gibbs-EM算法迭代求解PT-LDA模型,即交替執(zhí)行吉布斯抽樣和期望最大化算法。定量評價結(jié)果表明,所提的PT-LDA模型要比若干基準算法更加精確、高效和健壯。此外,即使不使用人格特質(zhì)“指導(dǎo)”主題挖掘過程,只使用標準LDA模型挖掘得到的主題特征集給出的識別結(jié)果也要明顯優(yōu)于LIWC特征集,從而進一步驗證了數(shù)據(jù)驅(qū)動的主題挖掘方式的有效性。(3)集成人格特質(zhì)的個性化推薦方法。鑒于人格特質(zhì)與用戶主題偏好具有緊密關(guān)系的堅實理論基礎(chǔ),以及擁有基于二者關(guān)系識別出用戶人格特質(zhì)的現(xiàn)實條件,本文從人格特質(zhì)的角度研究其是否有助于提高個性化推薦的精度,進而提出融合用戶人格特質(zhì)的矩陣分解模型。具體地來說,本文構(gòu)建用戶-物品和人格特質(zhì)組合-物品兩個關(guān)系矩陣,并通過聯(lián)合分解的方式使得人格特質(zhì)可以協(xié)助獲得更加精確的用戶和物品隱因子矩陣,從而解決用戶-物品矩陣的數(shù)據(jù)稀疏性問題。在音樂數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,人格特質(zhì)信息能夠有效地解決數(shù)據(jù)稀疏性的問題。本文擴展了社交網(wǎng)絡(luò)用戶人格特質(zhì)與主題偏好之間關(guān)系分析的研究思路,豐富了人格特質(zhì)識別的方法體系,為人格特質(zhì)信息應(yīng)用于各種實際場景中提供了堅實的理論基礎(chǔ)。
[Abstract]:This paper studies the relationship between personality traits and subject preference of social network users . ( 3 ) The personalized recommendation method of personality traits is integrated . In view of the strong theoretical foundation of the close relationship between personality traits and user ' s theme preferences , and the realistic conditions for identifying the personality traits of users based on the relationship between personality traits and personality traits , this paper studies whether it can help to improve the accuracy of personalized recommendation based on the relationship between personality traits and personality traits . In particular , this paper studies the relationship between personality traits and theme preferences of social network users , enriches the methods of personality traits recognition , and provides a solid theoretical basis for the application of personality traits information in various practical scenes .
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.3

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 楊善林;王佳佳;代寶;李旭軍;姜元春;劉業(yè)政;;在線社交網(wǎng)絡(luò)用戶行為研究現(xiàn)狀與展望[J];中國科學(xué)院院刊;2015年02期

2 張磊;陳貞翔;楊波;;社交網(wǎng)絡(luò)用戶的人格分析與預(yù)測[J];計算機學(xué)報;2014年08期

3 鄧愛林,朱揚勇,施伯樂;基于項目評分預(yù)測的協(xié)同過濾推薦算法[J];軟件學(xué)報;2003年09期

，

本文編號：2017547