發(fā)布時間：2018-07-28 13:27

【摘要】：近年來,基于位置的社交網(wǎng)絡(LBSNs)的蓬勃發(fā)展,特別是隨著線下社交活動組織平臺的建立,使得互聯(lián)網(wǎng)上的陌生人可以在現(xiàn)實世界中相見。這種全新的商業(yè)模式為線下活動的組織者提出了新的挑戰(zhàn),例如設計活動方案以及預測活動參加人數(shù)。直覺上,這些服務依賴于對于用戶偏好的準確評估。然而,因為用戶參加活動可能出于多種動機,即用戶參加了活動并不一定體現(xiàn)了用戶的真實偏好,所以傳統(tǒng)的基于分析用戶歷史參加活動記錄的推薦技術可能不能準確地挖掘出用戶的真實偏好。與此同時,我們發(fā)現(xiàn)用戶有時會面臨"沖突-選擇"的現(xiàn)象,即用戶同時收到多個線下活動的邀請,但是由于興趣、時間、經(jīng)費等原因,用戶只能選擇參加部分活動,并拒絕其他活動的邀請。我們認為這種"沖突-選擇"現(xiàn)象可能會更好地反應出用戶的真實偏好。因此,準確地建模這種"沖突-選擇"現(xiàn)象將更加有利于對用戶行為的理解。本文設計了一種新穎的基于"沖突-選擇"現(xiàn)象的模型,重建用戶面臨多個活動邀請時的決策過程。具體而言,從選擇模型中的"效用"的視角,本文公式化了用戶的"沖突-選擇"效用,并且整合了用戶基于活動內(nèi)容的效用、基于社交關系的效用和基于活動消費的效用,這樣,本文提出的模型可以同時挖掘用戶對于活動內(nèi)容的偏好,對于社交關系的偏好以及對于活動消費的偏好。此外,本文將"沖突-選擇"三元組中的選擇問題轉化為成對的排序問題,并提出一個基于排序?qū)W習的優(yōu)化模型框架的解決方案。本文在真實的數(shù)據(jù)集上進行了系統(tǒng)的實驗,結果表明,"沖突-選擇"框架的準確率明顯優(yōu)于其他基線算法。此外,本文進行了基于網(wǎng)絡結構指標的社交網(wǎng)絡剪枝,進一步地保證了"沖突-選擇"框架的計算效率,驗證了本文的"沖突-選擇"框架可以更好地解釋用戶的真實偏好的假設,并且同時表明了"沖突-選擇"框架在線下社交活動參與預測應用中的潛力。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of location-based social network (LBSNs), especially with the establishment of offline social activity organization platform, strangers on the Internet can meet in the real world. This new business model presents new challenges for offline event organizers, such as designing program and predicting the number of participants. Intuitively, these services rely on an accurate assessment of user preferences. However, because users can participate in activities for a variety of motives, that is, the user's participation in the activity does not necessarily reflect the user's true preference, Therefore, the traditional recommendation technology based on analyzing the history of users' participation in activities may not be able to accurately excavate users' true preferences. At the same time, we find that users sometimes face the phenomenon of "opt-to-choose", that is, users receive invitations for more than one offline activity at the same time, but because of interest, time, funding and other reasons, users can only choose to participate in some activities. And reject invitations to other events. We believe that this conflict-choice phenomenon may better reflect users' true preferences. Therefore, accurate modeling of this conflict-choice phenomenon will be more conducive to understanding user behavior. In this paper, a novel model based on the phenomenon of "conflict and selection" is designed to reconstruct the decision-making process of users facing multiple activity invitations. Specifically, from the perspective of "utility" in the selection model, this paper formulates the "conflict-choice" utility of the user, and integrates the utility of the user based on the activity content, the utility based on the social relationship and the utility based on the activity consumption. In this way, the proposed model can simultaneously mine users' preferences for active content, social relationships and activity consumption. In addition, in this paper, the selection problem in the "conflict-selection" triple is transformed into a pair ordering problem, and a solution to the optimization model framework based on ranking learning is proposed. In this paper, a systematic experiment is carried out on a real data set. The results show that the accuracy of the "conflict selection" framework is obviously better than that of other baseline algorithms. In addition, the network pruning based on the network structure index is carried out in this paper to further ensure the computational efficiency of the "conflict selection" framework. This paper verifies the hypothesis that the "conflict-choice" framework can better explain users' real preferences, and also shows the potential of the "conflict-choice" framework for off-line social activities to participate in prediction applications.
【學位授予單位】：中國科學技術大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.3

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本文編號：2150299