快速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)改變了人們的生產(chǎn)生活方式,大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能和區(qū)塊鏈等互聯(lián)網(wǎng)新興技術(shù)滲透到人們生活的各個領(lǐng)域。其中,“互聯(lián)網(wǎng)+社交”形成的社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)忽視了人與人之間的物理距離,改變了人們溝通交友的方式。用戶在社交網(wǎng)絡(luò)平臺上進(jìn)行分享心情、發(fā)表評論、瀏覽信息等一系列活動,這些行為都產(chǎn)生相應(yīng)的用戶行為數(shù)據(jù)。軟件開發(fā)人員可以利用這些用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶畫像,了解用戶特點(diǎn),從而優(yōu)化軟件,為用戶提供更好的服務(wù)。用戶畫像的應(yīng)用非常廣泛,可以用來優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)、協(xié)助精準(zhǔn)投放廣告、構(gòu)建智能推薦服務(wù)等,越準(zhǔn)確的用戶畫像越能發(fā)揮顯著的作用。然而,因?yàn)橐恍┎环ǚ肿油瑯涌梢缘玫接脩舻臄?shù)據(jù),并且利用用戶數(shù)據(jù)做一些損害用戶利益的事情。因此,用戶自發(fā)的隱藏自己的特征,以期保護(hù)自己的隱私。雖然這在一定程度上保護(hù)了用戶的隱私,但同時為軟件開發(fā)人員設(shè)計(jì)開發(fā)個性化服務(wù)帶來了困難。本文針對用戶隱藏自己的屬性特征提出了一種基于屬性圖的推理方法,可以利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的信息推理用戶未知的屬性,并設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個基于簡書用戶數(shù)據(jù)的用戶畫像系統(tǒng),將提出的屬性圖推理方法應(yīng)用到用戶畫像系統(tǒng)中,提高用戶畫像系統(tǒng)畫像的準(zhǔn)確性。本文的主要研究工... 

【文章來源】：陜西師范大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 用戶畫像的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 屬性隱私推理的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文結(jié)構(gòu)內(nèi)容
第2章 基礎(chǔ)知識與技術(shù)原理
    2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖基礎(chǔ)知識
    2.2 概率論基礎(chǔ)
    2.3 用戶畫像技術(shù)
    2.4 本章小節(jié)
第3章 一種基于先驗(yàn)概率的屬性圖隱私推理算法
    3.1 引言
    3.2 基于先驗(yàn)概率的屬性圖推理算法AGCP
        3.2.1 屬性圖
        3.2.2 AGCP算法模型
    3.3 數(shù)值實(shí)驗(yàn)
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.4 本章小節(jié)
第4章 基于簡書的用戶畫像系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    4.1 用戶畫像系統(tǒng)需求分析
    4.2 用戶畫像系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        4.2.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
        4.2.2 系統(tǒng)各功能模塊設(shè)計(jì)
    4.3 用戶畫像系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
        4.3.1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)環(huán)境與開發(fā)工具選取
        4.3.2 數(shù)據(jù)爬取模塊實(shí)現(xiàn)
        4.3.3 單個用戶畫像模塊實(shí)現(xiàn)
        4.3.4 批量用戶畫像模塊實(shí)現(xiàn)
    4.4 系統(tǒng)測試
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 本文總結(jié)
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士期間的研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于用戶個人及群體畫像相結(jié)合的圖書個性化推薦應(yīng)用研究[J]. 何娟.  情報理論與實(shí)踐. 2019(01)
[2]基于xAPI的開放學(xué)習(xí)者行為分析模型研究[J]. 喬惠,肖君.  電化教育研究. 2018(04)
[3]基于大數(shù)據(jù)的用戶畫像系統(tǒng)概述[J]. 徐璐瑤,姜增祺,黃婷婷,劉云鵬.  電子世界. 2018(02)
[4]2017年中國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜述與2018年發(fā)展趨勢[J].   互聯(lián)網(wǎng)天地. 2018(01)
[5]基于用戶畫像的圖書館知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)研究[J]. 張鈞.  圖書與情報. 2017(06)
[6]基于卡方檢驗(yàn)和SVM的用戶搜索畫像技術(shù)研究[J]. 李軍政,黃海,黃瑞陽,王康利.  電子設(shè)計(jì)工程. 2017(24)
[7]基于用戶畫像的異常行為檢測模型[J]. 趙剛,姚興仁.  信息網(wǎng)絡(luò)安全. 2017(07)
[8]基于MongoDB的Web信息采集系統(tǒng)應(yīng)用研究[J]. 孫美衛(wèi).  湖南郵電職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報. 2017(02)
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碩士論文
[1]科研領(lǐng)域合作網(wǎng)絡(luò)與引文網(wǎng)絡(luò)分析的研究[D]. 高旭.陜西師范大學(xué) 2016
[2]基于微博數(shù)據(jù)的用戶畫像系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 張哲.華中科技大學(xué) 2015
[3]基于主題的微博網(wǎng)頁爬蟲研究[D]. 曾小虎.武漢理工大學(xué) 2014



本文編號：3191461